O viés é uma propriedade do estimador ou de estimativas específicas?

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Como exemplo, muitas vezes eu encontro estudantes que sabem que a observada é um estimador tendencioso da População . Então, ao escrever seus relatórios, eles dizem coisas como: $R^2$ $R^2$

"I calculado Observado e ajustado , e elas foram bastante semelhantes, sugerindo que apenas uma pequena quantidade de polarização no Observada valor que obtido." $R^2$ $R^2$ $R^2$

Entendo que, geralmente, quando falamos de viés, estamos falando tipicamente das propriedades dos estimadores em vez de estimativas específicas. No entanto, a declaração citada acima é um uso indevido da terminologia ou está correto?

— user1205901 - Restabelecer Monica
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Como geralmente definido em textos de estatística matemática, polarização (

) é uma propriedade do estimador, não da estimativa particular. Porém, o viés também tem seu significado com o uso coloquial, e talvez seja isso que os alunos querem dizer na segunda instância. Eu acho que o que os alunos estão dizendo em sua argumentação é compreensível e interessante, mostrando que eles realmente pensaram sozinhos e não estão apenas fazendo uma redação de texto! Assim, você deve tomar isso como uma oportunidade, e não simplesmente mmarking como um "erro", e perguntar: "é este argumento interessante actualy verdade que faria?

= E (\hat{β} - β)

$=\text{E}(\hat{\beta} - \beta)$

— b Kjetil Halvorsen

.... faça uma boa pergunta aqui!

— Kjetil b halvorsen

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Acho que minha preocupação era que haja uma história bastante longa nas estatísticas de pessoas que misturam termos técnicos (por exemplo, "confiança") com seus colegas não técnicos. Concordo que a linha de argumento que estou lendo parece bastante razoável, especialmente porque a tendência a produzir estimativas tendenciosas é a propriedade definidora dos estimadores tendenciosos.

— user1205901 - Restabelece Monica

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Nas estatísticas, o viés é claramente uma propriedade do estimador.

Partilho sua observação de que o viés geralmente é aplicado incorretamente às estimativas. Seu exemplo parece bastante inocente a esse respeito, porque um instrutor bem-intencionado poderia argumentar que seus alunos presumiram que o erro das estimativas é tão pequeno que não há problema em equiparar a estimativa ao estimador.

Um exemplo mais extremo seria o uso da palavra "viés" para o erro de uma estimativa específica, como em: sabemos que o valor verdadeiro é 5, mas nossa estimativa foi enviesada para cima. Eu sinto que isso é realmente um mau uso da terminologia que acabará por levar à confusão e, portanto, deve-se sinalizá-la como inadequada.

— Florian Hartig
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Se não for viés, como você o chamaria se soubéssemos que o número estimado está errado?

— Repmat

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Erro en.wikipedia.org/wiki/Estimator#Error

— Florian Hartig 9/16

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p = 2 / π

$p=2/\pi$

p

$p$

n

$n$

p

$p$

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A polarização é propriedade de um estimador.

Um estimador é ele próprio uma variável aleatória e possui uma distribuição (com média e variância). Quando um estimador tem um valor esperado igual ao valor verdadeiro e desconhecido que está tentando estimar, dizemos que o estimador é imparcial.

$R^2$

— TrynnaDoStat
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Bem, sim, mas a questão interessante e implícita parece ser: Se, no mesmo modelo e dados, um estimador imparcial e outro tendencioso, estão muito próximos, isso possibilita tirar alguma conclusão? qual?

— precisa saber é o seguinte