Perguntas com a marcação «risk»

Declaração 1 (S1): "Uma em cada 80 mortes é causada por um acidente de carro". Declaração Dois (S2): "Uma em cada 80 pessoas morre como resultado de um acidente de carro". Agora, pessoalmente, não vejo muita diferença entre essas duas afirmações. Ao escrever, eu os consideraria intercambiáveis ​​para um público …

56 interpretation  risk 

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Deixe- denotam o risco de Bayes de um estimador δ com respeito a um prévio π , deixar Π denotar o conjunto de todos os antecedentes sobre o espaço de parâmetros Θ , e deixar Δ denotar o conjunto de todas as regras de decisão (possivelmente randomizados) .r(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta A …

12 bayesian  decision-theory  risk 

Ok - minha mensagem original falhou em obter uma resposta; então, deixe-me colocar a questão de forma diferente. Começarei explicando meu entendimento sobre estimativa de uma perspectiva teórica da decisão. Não tenho treinamento formal e não me surpreenderia se meu pensamento fosse defeituoso de alguma forma. Suponha que tenhamos alguma …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk