バイアスは、推定者の特性ですか、それとも特定の推定値ですか？

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例として、観察されたが母集団偏った推定量であることを知っている学生によく遭遇します。次に、レポートを作成するときに、次のように言います。 $R^2$ $R^2$

「私が観察算出及び調整、それらは、観察されたバイアスの少量のみを示唆し、かなり類似していた、我々が得た値」。 $R^2$ $R^2$ $R^2$

一般的に、バイアスについて話すときは、通常、特定の推定値ではなく、推定量の特性について話していると思います。しかし、引用されたステートメントは、用語の誤用より上にありますか、それとも問題ありませんか？

— user1205901-モニカの復活
ソース

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通常の数学的統計学のテキストに定義されているように、バイアス（

）推定のではなく、特定の推定値の特性です。しかし、バイアスは口語的な使用からも意味があり、それはおそらく学生が2番目のインスタンスで意味することです。生徒たちが自分の主張で言っていることは理解でき、興味深いことだと思います。彼らが実際に自分で考えていたことを示しており、いくつかのテキストを投票するだけではありません！したがって、単に「エラー」としてマークするのではなく、それを機会として捉え、「この興味深い議論は実際にTRUEなのか？」と質問する必要があります

= E (\hat{β} - β)

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

— kjetil b halvorsen

....ここで良い質問をしてください！

— kjetil b halvorsen

1

私の懸念は、技術用語（「信頼」など）と非技術的な用語を混同している人々の統計にはかなり長い歴史があるということでした。私が読んでいる議論の線はかなり合理的に聞こえることに同意します。偏った推定値を生成する傾向は、偏った推定量の定義的な特性だからです。

— user1205901-モニカを2016年

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統計では、バイアスは明らかに推定量の特性です。

バイアスが推定に誤って適用されることが多いという見方を共有します。善意のある講師は、推定値の誤差が非常に小さいために推定値を推定器と同一視してもよいと生徒が想定していると主張する可能性があるため、あなたの例はその点ではかなり無害に思えます。

より極端な例は、特定の推定値の誤差に「バイアス」という単語を使用する場合です。次のようになります。真の値は5であることがわかっていますが、推定値は上方にバイアスされています。これは確かに用語の誤用であり、最終的には混乱を招くと思うので、不適切としてフラグを立てる必要があります。

— フロリアン・ハーティグ
ソース

バイアスがない場合、推定数が間違っていることが（どういうわけか）わかっているとき、それを何と呼びますか？

— Repmat

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エラーen.wikipedia.org/wiki/Estimator#Error

— Florian Hartig

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p = 2 / π

$p=2/\pi$

p

$p$

n

$n$

p

$p$

6

バイアスは推定量の特性です。

推定は、確率変数自体であり（平均及び分散を有する）分布を有しています。推定器が、推定しようとしている真の未知の値に等しい期待値がある場合、推定器は不偏であると言います。

$R^2$

— TrynnaDoStat
ソース

2

ええ、でも、興味深い、暗黙の質問は次のようです。同じモデルとデータで、一方の偏りのない推定者ともう一方の偏った推定者が非常に近い場合、それによって何らかの結論を下すことができますか？どっち？

— kjetil b halvorsen