Risolto: Suggerimenti Per Correggere Le Penalità Di Covarianza Connesse Alla Stima Per La Previsione E Gli Errori Di Convalida Incrociata.

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Nel passato, alcuni lettori hanno segnalato esperimenti con una stima della penalità di covarianza dell’errore di previsione oltre alla convalida incrociata.

Dopo di che causa una regola di punteggio basata su rapporti, come la regressione logistica o solo ora un albero di classificazione, lo statistico deve conoscere la sua efficacia come predittore particolare di casi futuri. Di solito ci sono due teorie principali riguardo alle discrepanze nelle ipotesi: (1) i metodi di penalità come Cp, il criterio informativo di Akaike e il punteggio di rischio senza pregiudizi di Stein dipendono da una particolare covarianza tra punti dati e, nel conteggio, da le rispettive previsioni. ; (2) la convalida incrociata e quindi i metodi bootstrap non parametrici interessati. Questo articolo riguarda letteralmente la relazione tra una serie di due teorie. La varietà Rao-Blackwell è ottenuta attraverso una relazione in cui è probabile che metodi non parametrici come la convalida incrociata visibile siano versioni un po’ più randomizzate di analoghi con una penalità di covarianza molto rivelatrice. I metodi basati sul modello a pagamento effettivo forniscono una perfezione molto maggiore se il modello è affidabile.

Dopo aver visto, lo statistico ha creato una regola di punteggio tra i bodybuilder sulla base dei dati, forse una grande regressione logistica completa o una distinzione ad albero, lo statistico vuole conoscere l’ampiezza della sua performance come predittore di possibili casi. Esistono due studi principali sugli errori di previsione: (1) prodotti sottili come Cp, AIC e SURE, che dipendono dalla covarianza relativa ai punti dati e alle previsioni affiliate; (2) Convalida incrociata più metodi bootstrap non parametrici correlati. Questo file tratta della particolare connessione tra due teorie particolari. Una rappresentazione di Rao-Blackwell è ottenuta e gli indici non parametrici come la convalida incrociata normalmente trattati come versioni casuali delle controparti con una carica di covarianza. I sistemi di penalità basati su modello forniscono un’affidabilità molto maggiore, a condizione che il modello sia comunemente credibile.

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… Nel capitolo 8, tutti hanno introdotto un metodo alternativo di selezione del modello del Delaware, chiamato Swapping, è sempre stato basato sui punteggi di rischio condizionali del classificatore. Mostriamo, in particolare, che il piano di Chicago Swapping può essere considerato come il metodo di semplice penalizzazione a causa della sua covarianza, la teoria LA è stata interamente sviluppata nel meccanismo Efron (2004). …

la stima delle penalità di covarianza dell'errore di previsione e inoltre la convalida incrociata

… Infine, la Sezione 3.4 presenta alcuni miglioramenti sul metodo (S), a dire il vero come tutte le connessioni tra Swapping le e il recentemente sviluppato e progettato Efron (2004) e successivamente Tibshirani e Knight (1999). …

… Possiamo quindi utilizzare i punteggi direttamente all’interno della formula generata dal valutatore sostitutivo. Questo metodo è stato creato su misura da vari autori, in particolare tipo di Efron (2004). Tuttavia, questa prima strategia può ora essere problematica. …

Laurea: Dottore Universitario

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… Questo di solito dà loro la risposta se(Ï ) è uguale a 0.143. (4) Il dottor .Jones .è .invidiato .a causa di sua .figlia: . ….

…La versione della qualità Q associata al processo di Mallows (68) è similmente derivata dal teorema della fiducia in se stessi nella Sezione 7 [4 ]< /segna>: . . ! ..

l'opinione delle penalità di covarianza dell'errore di predizione in modo da convalida incrociata

… dove le derivate parziali sono tipicamente calcolate direttamente dal funzionale stabilite = µ m(y). La sezione 8 [4] crea un esempio che confronta Err SURE con Err cp. Ogni anno circa ˆ‚Î0 i /‚y i misura l’influenza più tipica di y e di una persona sulla stima risultante. …

Questo riepilogo è stato ben scritto per un numero unico di Resampling che esamina le tecniche di inferenza statistica per un singolo anno 2020. Algoritmi moderni come foreste non selezionate e deep learning in genere macchine automatiche per la generazione di procedure di previsione dai dati. I piani di ricampionamento sono qualsiasi tipo di tecnologia chiave per valutare l’affidabilità di una regola di previsione assoluta. Dopo aver descritto in dettaglio la misurazione alla base dell’errore di previsione, l’articolo discute i nostri vantaggi e svantaggi di quasi tutti i metodi di convalida incrociata importanti: bootstrap non parametrici, costi di covarianza (serie di documenti Mallows Cp e Akaike) e la conclusione corrispondente. La ricerca è una panoramica generale correlata che aiuterà un argomento ampio, con esempi, layout e informazioni minime su un nuovo gioco.

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    … Ora espanderemo i membri T 2 e T Ab 3 che rappresenterebbero la corrispondente rappresentazione (18). Per farlo, il nostro team introduce prima una notazione numerica. …

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    The Estimation Of Prediction Error Covariance Penalties And Cross Validation
    La Estimacion De Las Penalizaciones De La Covarianza Del Error De Prediccion Y La Validacion Cruzada