流行病学中的偏差包括两种 ： 和。随机误差影响研究的精确性（precision），但是难以避免。可以通过研究设计和统计学方法给予减少或评价。着重介绍系统误差，即偏倚（bias）。偏倚造成的误差不能通过增加样本量和重复试验来减少偏倚的类型有三种： 选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚 选择偏倚（主要发生在实验设计阶段）的种类：1，入院率偏倚（admission rate bias）： 当
1、误差的两大来源机器学习中有两个主要的误差来源：偏差和方差。理解它们将协助合理安排时间去执行策略来提升性能。首先了解一下数据集的分类：训练集（training set） 用于运行你的学习算法。验证集（hold-out cross validation set） 用于调整参数，选择特征，以及对学习算法作出其它决定。测试集（test set） 用于评估算法的性能，但不会据此改变学习算法或参数。偏差，
数据千万条，甄别第一条，数据不规范，老板两行泪。对产品经理而言，数据无疑是工作中需要常常借鉴的对象，毕竟这是个数据推动发展的时代。数据之所以重要，正是因为数据是记录客观事实的一种符号，因此在统计数据面前，许多人潜意识里的第一反应就是无条件信任它。但现实是，许多看似靠谱的数据，都是别有用心的机构利用了数据的客观性，为我们输出了一个与现实大相径庭的结论。虽然数据本身不会说谎，但说谎者需要数据。数据都说
1 偏差与方差偏差（bias）：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差（variance）：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。方差公式 Var(x) =E((x−E(x))2) =E(x2−2xE(x)+(E(x))2) =E(x2)−2E(x)E(x)+(E(x))2
数据和抽样分布1. 随机抽样和样本偏差2. 选择偏差3. 统计量的抽样分布4. 自助法5. 置信区间6. 正态分布 1. 随机抽样和样本偏差样本：大型数据集的一个子集，一般用 n 表示其规模总体：大型数据集，一般用 N 表示其规模随机抽样：从总体中随机抽取元素到样本中，分为有放回和无放回分层抽样：对总体分层，并在每层中做随机抽样简单随机抽样：不经过分层的随机抽样样本偏差：样本对总体做出了错误的解
匿名用户1级2017-03-11 回答(1)Backspace：退格，删除当前输入数字中的最后一位(2)CE：清除，清除显示的数字。(3)C：归零，清除当前的计算。(4)MC：清除存储器中的数值。(5)MR：将存于存储器中的数显示在计算器的显示框上。(6)MS：将显示框的数值存于存储器中。如果存储器中有数值将会显示M标志。(7)M+：将显示框的数与存储器中的数相加并进行存储。(8)Sqrt：计算显
1.上采样：增加样本数较少的样本，其方式是直接复制原来的样本。样本较少时采用。2.下采样：减少样本数较多的样本，其方式是丢弃这些多余的样本。样本较多时采用。3.合成样本：增加样本数目较少的那一类的样本，合成指的是通过组合已有的样本的各个 feature 从而产生新的样本。一种最简单的方法就是从各个 feature 中随机选出一个已有值，然后拼接成一个新的样本，这种方法增加了样本数目较少的类别的样本
一、Bias（偏差） & Variance（方差）偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。 我们不妨用案例来看看怎么区分。 假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试
一、适用范围Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差（sample selection bias）造成的内生性问题。在经济学领域，样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路，一般会去问卷收集或在哪个网站下载部分女性的受教育情况，工资，及其他特征数据，例如年龄，毕业院校等级等个人特征，然后做回归。不过这样做有一个问题，就是登记的女性，都是在工作的，但是许多受教
定义选择偏差(Selection bias)是指在对个人、群体或数据进行选择分析时引入的偏差，这种选择方式没有达到适当的随机化，从而确保所获得的样本不能代表拟分析的总体。它有时被称为选择效应。https://zhuanlan.zhihu.com/p/26143968https://www.zhihu.com/question/29769549https://zhuanlan.zhihu.com/p
一、决策、信念与行为偏差 认知偏差多半会影响信念的形成、商业与经济决策、以及其他一般的人类行为它们是可复制与再现的，面临特定情境时，一般可预期人们会有相应的偏差倾向。1. 不明确性效应(Ambiguity Effect)我们倾向于避免未知，决策时避开资讯不足的选项。示例：用户在决策时，会避免自己不清楚的选项，我们可以通过添加明确的细节来最大程度地减少歧义，提高转化率。CTA（行动召唤） 按钮应在其
样本不平衡时，如果简单采用准确率来评估模型，比如正负比例为1：99，那么只要简单的把所有样本都判定为负类，准确率都可以达到99%。这显然不合理。有时对少数类错分情况的后果很严重，比如癌症患者被误诊为健康人。所以需要的分类器应该是在不严重损失多数类精度的情况下，在少数类上获得尽可能高的精度。一般对于样本不平衡问题，有两类解决办法。数据层面过采样（over-sampling）直接从少数类样本里随机重复
一、样本不平衡介绍1. 样本不平衡现象： 训练数据中各种类别样本数量差别过大，导致训练的模型对各个类别预测或分类的精度偏差比较大，比如电池故障预测，故障的数据量远远少于正常数据量，但是这些故障数据反而更重要。2. 样本不平衡影响： 训练样本不平衡，那么模型更容易偏向样本量多的类别，因为模型把样本量的大的类别预测对，整体精度也会高，就不会在意少量样本类别，但这是不对的。即模型会学习到按照样本类别比例
1、方差、偏差、噪声是什么？首先，我觉得需引出周志华《机器学习》对它们的定义：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了算法本身的拟合能力。方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能变化，即刻画了数据扰动所造成的影响。噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。在一开始学习的时候，偏差其实比较好理解，但方差一直云里雾里的，直到
参考链接《Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions》概述数据中存在多种多样的偏差，包括但不限于选择偏差（selection bias）、位置偏差（position bias）、曝光偏差（exposure bias）和流行度偏差（popularity bias）。盲目地拟合数据，而忽视这些数据内部的偏差
一、样本选择偏差与自选择偏差样本选择偏差样本选择偏差的非随机选择机制在于对样本的选择不随机。在样本数据的采集过程中，只对某部分群体进行调查，但这部分群体与其他群体在某些方面的特征差异较大，因此根据这样的样本做回归得到的普适性结论并不可信。体现在具体的数据集中就是，数据集中只有特定群体的样本，或者，虽然有全部群体的所有解释变量数据，但除特定群体之外的其他群体的被解释变量数据缺失，在这两种情况下进行的
Entire Space Multi-Task Model背景用户在网络购物时，遵循impression -> click -> conversion的用户行为序列模式，提高conversion rate是推荐系统和广告系统关注的重点。但传统的CVR分析模型存在三个明显的弊端： SSR：sample selection bias。样本选择偏差，指商品在曝光后，用户点击并购买的
learning why, thinking what, then forgetting how.随着时间的流逝，知识总会被遗忘和被沉淀，我们无法选择去遗忘那一部分，但是我们可以选择去沉淀那一部分。教材为：《数理统计（孙海燕等）》第二章 参数估计在解决实际问题中，当确定了总体的分布族后，我们要从样本来推断总体的具体分布或感兴趣的总体特征数。例如，总体的数学期望和方差等。统计推断主要分为参数估计和假
1、基本概念 广义的偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述距的是预测值作为随机变量的离散程度。2、模型的偏差和方差模型的偏差是一个相对来说简单的概念：训练出来的模型在训练集上的准确度。 要解释模型的方差，首先需要重新审视模型：模型是随机变量。设样本容量为n的训练集为随机变量的集合(X1, X2, …, Xn)，那么模型是以这些随机变量为输入的随机变量函数
定义各类别的出现概率不均衡的情况如信用风险中正常用户远多于逾期、违约用户；流失风险中留存用户多于流失用户隐患降低对少类样本的灵敏性。但我们建模就是要找到这少类样本，所以必须对数据加以处理，来提高灵敏性。解决方案1. 过采样对坏的人群提高权重，即复制坏样本，提高坏样本的占比。优点：简单，对数据质量要求不高缺点：容易过拟合2. 欠采样对好的人群降低权重，通过抽样，降低好样本的占比优点：简单，对数据质量
