Эффективная оценка параметра в любой параметрической модели на букву е

Оценка параметра эффективная

На стадии ТЭО должны быть решены все основные вопросы оценки экономической эффективности нового изделия определена база для сравнения, выявлены технические параметры, существенно влияющие на экономичность использования изделия, определена денежная оценка этих параметров, лимитная цена нового изделия. [c.284]

Ниже приведены формулы для расчета предельных значений некоторых из экономических параметров средств. Что касается экономически предельных значений материально-технических параметров, то их величины должны устанавливаться также в соответствии и с рекомендациями отраслевых методик и специальной литературы по оценке экономической эффективности новой техники, в которых учитывается специфика формирования и зависимостей отдельных [c.236]

Приоритетность народнохозяйственного интереса означает, что оценка эффективности отдельного стандарта или системы стандартов должна осуществляться по всему жизненному циклу продукции, если стандарт регламентирует требования к определенным ее параметрам. Если же стандарт является общетехническим или организационно-методическим, то оценка его эффективности должна осуществляться исходя из народнохозяйственных интересов. Может создаться положение, при котором для отдельных звеньев, например, изготовителя продукции, эффект при соблюдении требований стандарта является отрицательной величиной, в то время как для потребителя стандартизованной продукции он положительный. В этом случае оценка должна осуществляться как алгебраическая сумма эффектов по всему жизненному циклу продукции. [c.176]

У. Таким образом, мы возвращаемся к задаче распределения ресурса (1.2) — (1.4), где вместо точных значений параметров эффективности А взяты их пессимистичные оценки d,-. Решение этой задачи имеет вид [c.360]

Оценка эффективности управления может быть произведена по уровню реализации заданий, надежности и организованности системы управления, скорости и оптимальности принимаемых управленческих решений. Отдельные параметры эффективности оргструктуры можно определить, использовав ряд коэффициентов [c.60]

Несмещенная оценка 6 параметра 9 называется эффективной, если она имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра 9, вычисленных по выборкам одного и того же объема п. [c.43]

Таким образом, оценки АО и Ь в определенном смысле являются наиболее эффективными линейными оценками параметров Р0и Pi. [c.62]

Для получения наиболее эффективных оценок параметра р в такой модели, если параметр р известен, можно применить обобщенный метод наименьших квадратов. [c.183]

Параметром замещения Э.(р/х) принято считать величину, обратную эластичности предельной эффективности дохода и имеющую отрицательное значение. Оценку параметра замещения для статического случая и полностью сбалансированного бюджета потребителя по Фришу [15] можно получить по следующей формуле [c.266]

Для практического использования изложенной выше методики оценки экономической эффективности вариантов развития систем газоснабжения необходимо правильно определить их технико-экономические характеристики и показатели для соответствующих расчетов. Показатели, предназначенные для пред-проектных, плановых и прогнозных расчетов, определяются на основании эмпирических формул, описывающих среднестатистические закономерности. Поэтому неизбежны отклонения искомых величин от их действительных значений на конкретных объектах. Отклонения должны быть в пределах, не исключающих необходимой достоверности результатов расчетов. При этом чем больше системы, для оценки технико-экономических параметров которых используются показатели, тем меньше отклонения средних величин от реальных. [c.22]

Безрисковая социальная (общественная) норма дисконта, используемая для оценки общественной и региональной эффективности, считается национальным параметром и должна устанавливаться централизованно органами управления экономикой народного хозяйства России в увязке с прогнозами экономического и социального развития страны. Впредь до ее централизованного установления она может приниматься на уровне безрисковой коммерческой нормы дисконта, принятой для оценки коммерческой эффективности проекта в целом. [c.92]

Таким образом, можно отметить, что большинство авторов принимают в качестве критерия оценки уровня эффективности параметрического ряда стоимостные показатели. В то же время некоторые из них считают возможным при выборе оптимального параметрического ряда ограничиться анализом затрат у изготовителя, большая часть считает необходимым учитывать в затраты, связанные с эксплуатацией машин, а в последних работах рекомендуется учитывать и дополнительные затраты, вызванные частичной заменяемостью между типоразмерами и несоответствием между параметрами работ и машин. [c.18]

Особенность книги заключается в разработке авторами теоретических, методических и практических вопросов оценки экономической эффективности новой техники в разработке и изложении комплексного подхода к определению эффективности новой техники (от стадии проектирования до внедрения и эксплуатации), ориентирующегося на скользящую базу сравнения вариантов, непрерывно развивающуюся под влиянием научно-технического прогресса в выявлении основных показателей, определяющих технико-экономический уровень и степень прогрессивности машин и оборудования в установлении количественного влияния данных показателей на эффективность, что дает возможность добиться оптимизации в выборе технических параметров новой техники на ранних стадиях ее создания и при практическом использовании предотвратить убыточные и малоэффективные разработки. [c.4]

Комплекс рассмотренных общих задач оценки экономической эффективности в сочетании с экономическим анализом образует так называемое экономическое конструирование или экономическую проработку. В ходе экономической проработки анализируются тенденции развития и перспективы спроса на данную машину, находятся наиболее рациональные сочетания параметров и конструктивно-технологических вариантов исполнения изделия с точки зрения технических и экономических требований устанавливается на стадии проектирования эталонная себестоимость изделия и допустимый диапазон ее изменения в сфере изготовления устраняется несогласованность между эталонной и фактической себестоимостью изделия на стадии изготовления (т. е. осуществляется управление себестоимостью). [c.56]

Имеются такие частные проектные задачи, когда сопоставляемые варианты не отражаются ни на условиях труда, ни на эксплуатационной надежности машины, ни на других качественных экономических параметрах. Естественно, что решение таких частных задач проще, чем оценка экономической эффективности внедрения всей проектируемой машины. [c.30]

Обобщающая оценка экономической эффективности внедрения электрической тяги на той или иной железной дороге производится с учетом таких качественных параметров, как ускорение доставки пассажиров. Это имеет особенно важное значение при оценке экономической эффективности электрификации пригородной железной дороги крупного промышленного центра. Электрификация железных дорог позволяет также улучшить условия труда железнодорожников и повысить общую культуру труда на железнодорожном транспорте. [c.243]

Статистические проверки параметров регрессии, показателей корреляции основаны на непроверяемых предпосылках распределения случайной составляющей б,. Они носят лишь предварительный характер. После построения уравнения регрессии проводится проверка наличия у оценок б, (случайных остатков) тех свойств, которые предполагались. Связано это с тем, что оценки параметров регрессии должны отвечать определенным критериям. Они должны быть несмещенными, состоятельными и эффективными. Эти свойства оценок, полученных по МНК, имеют чрезвычайно важное практическое значение в использовании результатов регрессии и корреляции. [c.155]

Для получения новых оценок параметров, для которых не нарушается свойство эффективности, воспользуемся методом расчета параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках, изложенным в п. 6.4. [c.288]

Эндогенные переменные 212, 181 Эффективность оценок параметров регрессии 156 [c.340]

При заданных моделях, свойствах научного руководителя, среды и отношений между ними наибольший интерес вызывает проблема формирования информационного поля состояний научной деятельности обучающегося субъекта (кандидата), группы субъектов и характеристика научного курса. С целью обеспечения устойчивости научно-исследовательской деятельности кандидатов в перспективный резерв на основе идентификации состояний по выделенным параметрам, определяющих выдачу управляющих воздействий на изменение траектории достижения целей научно-исследовательской деятельности, оценки ее эффективности, принятие решения на продолжение движения по установленной или скорректированной траектории необходимо разработать формальную модель устойчивого научного развития субъекта. [c.272]

Объем производства КБУ, при котором достигается точка безубыточности, зависящая от соотношения постоянных и переменных затрат, цены, является принципиально важным экономическим параметром, по которому производится оценка экономической эффективности производства рассматриваемой продукции и выбор рационального варианта технологии производства. [c.97]

Сравнение рис. 3.7 и рис. 3.8 показывает, что уменьшение диапазона ДВ рассматриваемых границ интервала изменения параметра р в 2 раза с др = 1 до др = 0,5 существенно сузило величину зон постоянного контроля, где возможно возникновение как прибыльности, так и убыточности. Деление поля графической модели на зоны по прибыльности и убыточности ускоряет оценку состояния эффективности производства и сбыта продукции и является методом быстрой ориентировки для принятия решений по экономическому управлению. [c.109]

Необходимость обеспечения единства научно-технологической стратегии организации заставляет функцию принятия стратегических решений передавать высшему менеджменту организацией. С этой целью при высшем менеджменте создается коллективный орган по выработке и формулировке стратегических целей — технический (научно-технический) совет. В состав рассматриваемых советом вопросов входят цели научно-технологических программ, их поэтапная структура, оценка целесообразности выбора ответственных исполнителей (специалистов целевого коллектива), сроки представления промежуточных результатов, технико-экономические параметры программ, принципиальные технологические решения, оценка экономической эффективности программ, величина и состав необходимых для ее реализации ресурсов. [c.279]

Контроль за фактическим выполнением работ программы. Итак, первый шаг в процессе контроля заключается в сборе и обработке данных по фактическому состоянию работ. Менеджмент обязан непрерывно следить за ходом выполнения программы, определять степень завершенности работ и, исходя из текущего состояния, делать оценки параметров выполнения будущих работ. Для этого необходимо иметь эффективные обратные связи, дающие информацию о достигнутых результатах и затратах. [c.345]

Анализ чувствительности применяется для оценки изменения эффективности проекта при определенном изменении одного из исходных параметров чем сильнее это изменение, тем больше риск реализации. Может также применяться для определения наиболее влиятельного или влиятельных факторов из общей их совокупности. В этом случае [c.396]

Взяв на себя ответственность за качество продукции, генеральный директор отчетливо понимает (должен понимать), какие потоки информации вращаются в системе качества. Например, на Борском стекольном заводе в производстве Автостекло ежедневно измеряется более 40 тыс. параметров. Даже генеральный руководитель не в состоянии охватить всю информацию о качестве. Система качества нужна руководителю как средство вовлечения всех работников в работу по качеству и распределения ответственности, полномочий и взаимодействий между ними. Генеральный директор назначает из числа высших руководителей ответственного за создание, функционирование и развитие системы качества. При этом он декларирует, что непосредственно сам руководит работами по качеству в компании через систему качества. В рамках системы осуществляется регулярная оценка ее эффективности при помощи внутренних и внешних аудитов. Отчеты об эффективности системы, несоответствиях и замечаниях представляются высшему руководству компании для утверждения планов по реализации корректирующих и предупреждающих действий. [c.321]

При традиционных методах используемое информационное обеспечение является неполным, недостаточно достоверным, не представляет собой систему, которую можно подготовить на ЭВМ и использовать в оптимизационных процедурах. Поэтому необходимо разработать принципиальный метод перспективного планирования и формирования системы информационного обеспечения, основанный на экспресс-проектировании объектов. Сущность его состоит в макетировании на ЭВМ будущих объектов (на 5—7-летнюю перспективу) из заранее разработанных типоразмерных рядов блоков (по которым имеется нормативная и другая информация о параметрах, характеристиках, ресурсопотреблении и технико-экономических показателях) и последующей машинной систематизации, группировке, агрегировании и дезагрегировании нормативных показателей. В процессе перебора вариантных решений для поиска оптимального программа должна обеспечивать подбор оптимальных блоков и суммирование информации о стоимости и определении принятого критерия оценки экономической эффективности (приведенные затраты и т. п.). [c.26]

Если удастся построить АКМ4-модель для ряда остатков, то можно получить эффективные оценки параметра р, а также несмещенные и состоятельные оценки дисперсий р с помощью обобщенного метода наименьших квадратов. Мы рассмотрим эту процедуру на простейшей (и в то же время наиболее часто встречающейся) авторегрессионной модели первого порядка. [c.181]

Использование AR H- и СЛЛСЯ-моделей оказывается в ряде случаев экономико-математического моделирования (например, процессов инфляции и внешней торговли, механизмов формирования нормы процента и т. п.) более адекватным действительности, что позволяет строить более эффективные оценки параметров рассматриваемых моделей по сравнению с оценками, полученными обычным и даже обобщенным методом наименьших квадратов. [c.217]

Программа для ЭВМ, составленная на основе разработанного алгоритма, позволяет для любых исходных данных определять оптимальные параметры, типы оборудования для ГТК и соответствующие им эконоыче-ские показатели. С ее применением можно также решать другие практические задачи, в частности, задачи оценки экономической эффективности повышения концентрации пульпы, снижения сроков осуществления намыва, увеличения дальности гидротранспортирования и другие. [c.70]

При оценке экономической эффективности применения спроектированного прибора должны быть учтены эксплуатационная надежность и срок службы прибора, удобство его обслуживания и т. п. Для некоторых приборов важное значение имеет уменьшение потребления электроэнергии. Так, для сельской радиофикации в настоящее время созданы новые, более экономичные по питанию приемноусилительные лампы батарейных приемников,, которые позволяют увеличить срок службы батарей. Новые телевизионные приемники наряду с улучшенными основными эксплуатационными параметрами (изображение на экране в 4—5 раз больше, чем у прежнего телевизора более устойчивое изображение упрощение управления) потребляют в то же время меньше электроэнергии. [c.255]

Этот шаг является критерием оценки постоптимизационной эффективности. Совокупность значений параметров лучшей модели, найденная на первом шаге и определяемая целевой функцией, тестируется на дополнительном, смежном отрезке ценовой истории. Другими словами, топ-модель тестируется посредством имитации реальной торговли. [c.132]

Коэффициент корреляции, рассчитанный по уровням временных рядов, равен 0,997. Это говорит об очень тесной прямой связи между расходами на конечное потребление и среднедушевым доходом в США в период с 1960 по 1991 г. Однако при расчете параметров уравнения регрессии мы сталкиваемся с другой проблемой — автокорреляцией в остатках (фактическое значение критерия Дарбина — Уотсона составляет 0,521, что свидетельствует о наличии положительной автокорреляции в остатках). Поэтому найденные оценки параметров уравнения регрессии — 174,75 и 0,922 не являются эффективными ввиду нарушения предпосылок МНК в этом уравнении. [c.288]

При фиксированных одних параметрах, не поддающихся изменению в данных условиях, на графических моделях определяются необходимые уровни изменения управляемых параметров, благодаря чему в короткие сроки находится необходимое управленческое решение, обеспечивающее нормальную экономическую эффективность. Простота оценки экономической эффективности выпуска продукции и нахождения совокупности управляемых параметров и их требуемого соотношения позволяет быстро находить область целесообразных решений, при которых достигается требуемая норма эффективности. При этом ряд решений, обеспечивающих требуемую эффективность, является многовариантным и в зависимости от реальных трудностей реализации каждого варианта может быть выбрано наиболее легкореализуемое решение. [c.144]

Учет конечной емкости источников. Рассмотрение АДЦ как системы с двумя источниками бесконечной емкости, не меняющими концентрации и температуры при тепло- и массообмене с раствором, очень сильно упрощает реальные циклы, хотя и дает более точные оценки их эффективности по сравнению с обратимыми. В действительности нужно учесть, что контакт между абсорбентом и газом в абсорбере или паром (инертным газом) в десорбере осуществляется распределение, при этом параметры контактирующих сред меняются по длине контакта. Кроме этого фактора реальные циклы включают теплообменники, регенерирующие тепло, полученное абсорбентом в десорбере, холодильники для конденсации пара и отделения таким образом выделенных примесей. Часто в процессе абсорбции происходит выделение тепла чтобы это обстоятельство и связанное с ним повышение температуры абсорбента не ухудшало процесс абсорбции, устанавливают дополнительные холодильники. [c.210]

Источник

ЭФФЕКТИВНАЯ ОЦЕНКА

Лит.:[1] Крамер Г., Математические методы статистики, пер. с англ., 2 изд., М., 1975; [2] Ибрагимов И. А., Хасьминский Р. 3., Асимптотическая теория оценивания, М., 1979; [3] Рао С. Р., Линейные статистические методы и их применения, пер. с англ., М., 1968.
М. С. Никулин.

Полезное

Смотреть что такое «ЭФФЕКТИВНАЯ ОЦЕНКА» в других словарях:

эффективная оценка — — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN efficient estimator … Справочник технического переводчика

Эффективная оценка — Содержание 1 Определение 2 Единственность 3 Асимптотическая эффективность … Википедия

эффективная оценка — efektyvusis įvertis statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. efficient estimate; efficient estimator vok. effiziente Schätzung, f rus. эффективная оценка, f pranc. estimation effective, f … Automatikos terminų žodynas

Эффективная оценка — 2.22. Эффективная оценка Источник: ГОСТ 15895 77: Статистические методы управления качеством продукции. Термины и определения … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНАЯ — оценка с минимальной для данного объема выборки дисперсией. О., обладающая аналогичным свойством при неограниченно возрастающем объеме выборки, называется асимптотически эффективной. Свойство эффективности должно учитываться в геологии в… … Геологическая энциклопедия

ЭФФЕКТИВНАЯ ТЕМПЕРАТУРА — з в е з д ы (T э) параметр, характеризующий светимость звезды, т. е. полное кол во энергии, излучаемое звездой в единицу времени. Э. т. связана со светимостью L и радиусом звезды R соотношением L =4pR2sT4 э, где 4pR2 площадь поверхности звезды. Т … Физическая энциклопедия

ОЦЕНКА СТАТИСТИЧЕСКАЯ — функция от случайных величин, применяемая для оценки неизвестных параметров теоретич. распределения вероятностей. Методы теории О. с. служат основой современной теории ошибок; обычно в качестве неизвестных параметров выступают измеряемые физич.… … Математическая энциклопедия

Эффективная площадь рассеяния — Пример диаграммы моностатической ЭПР (B 26 Инвэйдер) Эффективная площадь рассеяния (ЭПР; англ. Radar Cross Section, RCS; в некоторых источниках эффективная поверхность рассеяния, эффективный поперечник рассеяния, эффективная по … Википедия

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНАЯ — СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ … Социология: Энциклопедия

Источник

Эффективная оценка параметра в любой параметрической модели на букву е

Постановка задачи структурной и параметрической идентифткации

Ранее отмечалось, что одной из основных задач математической статистики является описание эмпирических данных вероятностными моделями, т.е. обоснованный выбор среди множества (заранее известных) моделей той, которая наилучшим (в некотором смысле) образом соответствует статистическому материалу, характеризующему реальный исследуемый объект, процесс или явление.

Модель представляет собой математическое описание интересующих исследователя связей и соотношений между реальными элементами анализируемой системы. Если в описании модели используются случайные величины, то такая модель называется вероятностной, или стохастической /1, 7, 8/.

В качестве вероятностных моделей, описывающих эмпирические данные, могут использоваться модели одномерных и многомерных распределений, модели смесей, регрессионные модели и другие.
В данном пособии будем рассматривать наиболее часто используемые одномерные вероятностные модели.

Успешное решение проблемы статистической обработки результатов эксперимента зависит от знания подходящей модели и от умения прилаживать ее к исследованию реальной ситуации.
Кроме того необходимо помнить, что использование параметрических методов обработки результатов эксперимента, основанных на использовании вероятностных моделей, предпочтительнее при наличии большой выборки. В некоторых параметрических задачах, например при проверке гипотез о согласии по критерию объем выборки должен удовлетворять условию n ³ 200.
Выбор (подбор) адекватной модели во многом определяет качество статистических выводов при решении задач планирования, прогнозирования, оптимального управления, оценки эффективности функционирования систем, диагностики, нормирования /1/.

Выбор (подбор) вероятностной модели, наилучшим (в некотором смысле) образом описывающей результаты эксперимента, называется задачей вероятностной (статистической) идентификации, или аппроксимации.

Различают задачи структурной и параметрической идентификации /5/. Структурная идентификация предполагает априорный или апостериорный выбор вероятностной модели, наиболее адекватно описывающей эмпирические данные /9, 10/.

Априорный выбор (подбор) основан на неформализованном подходе, использующем наличие теоретических предпосылок о виде закона распределения исследуемой случайной величины или длительный субъективный опыт экспериментатора и позволяющем определить гипотетическую модель.

Апостериорный выбор реализует формализованный подход, в основе которого лежит процедура обоснованного выбора модели из некоторого набора моделей по совокупности идентифицирующих ее характеристик.

Источник

От эконометрики к машинному обучению

Дата публикации Sep 8, 2019

Как ученый, имеющий степень магистра в области эконометрики, я потратил некоторое время, чтобы понять тонкости, которые отличают машинное обучение от эконометрики. Я хотел бы поговорить с вами об этих тонкостях, которые не очевидны с первого взгляда и которые заставили меня задуматься на протяжении всего моего путешествия.

эконометрияявляется применение статистических методов к экономическим данным, чтобы придать эмпирическое содержание экономическим отношениям. Точнее, это «количественный анализ реальных экономических явлений, основанный на параллельном развитии теории и наблюдений, связанных соответствующими методами вывода»

Машинное обучение(ML)это научное исследование алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для выполнения конкретной задачи без использования явных инструкций, вместо этого полагаясь на шаблоны и умозаключения. Это рассматривается как подмножество искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения строят математическую модель на основе выборочных данных, известных как обучающие данные, для того, чтобы делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для выполнения задачи.

Будучи хорошим экономистом будущего, мне нужно идеально жонглировать числами, иметь твердый фон в Statistics быть экспертом linear algreba а также Mathematical optimization и, наконец, иметь компьютерные навыки, чтобы играть с данными. Эти навыки будут использованы для понимания, демонстрации применения моей регрессии, классификации, алгоритмов кластеризации или прогнозирования временных рядов. В течение этого года я буду очень глубоко изучать некоторые алгоритмы, такие как Linear Regression , Logistic Regression , Kmeans , ARIMA , VAR …так далее. Подожди?Эти алгоритмы также используются для машинного обучения!

От теоретической к эмпирической эффективности

Принципиальное различие между машинным обучением и эконометрикой заключается в их теоретической основе. Эконометрика имеет прочную основу в математической статистике и теории вероятностей. Алгоритмы математически устойчивы с наглядными и привлекательными свойствами, эти алгоритмы в основном оцениваются на надежность их базы.

С машинным обучением математика, конечно, не отсутствует, но она присутствует для объяснения поведения алгоритма, а не для демонстрации его надежности и привлекательных свойств. Эти алгоритмы в основном оцениваются по их эмпирической эффективности. Очень показательным примером является успех алгоритма Xgboost, который обязан его успеху благодаря его доминированию над несколькими соревнованиями по машинному обучению, а не его математической демонстрации.

От точности к приближению

Другое отличие состоит в том, что эконометрика имеет только одно решение, учитывая заданную модель и набор данных, параметры параметрической регрессии вычисляются с использованием алгебраической формулы. best linear unbiased estimator (СИНИЙ) коэффициентов задаетсяобычные наименьшие квадраты(OLS) в случае, когда соблюдаются некоторые допущения. Здесь «лучший» означает наименьшую дисперсию оценки по сравнению с другими несмещенными линейными оценками.

Хотя большинство алгоритмов машинного обучения слишком сложны, чтобы их можно было описать одной математической формулой. Их решения были определены алгоритмически итеративным методом, называемым фазой обучения, целью которого является найти решение, которое наилучшим образом соответствует нашим данным, поэтому решение, определенное алгоритмом машинного обучения, является приблизительным и является наиболее вероятным оптимальным.

От параметрической к непараметрической модели

Эконометрические модели (то есть: параметрические большую часть времени) основаны на экономической теории. Традиционные инструменты статистического вывода (такие как метод максимального правдоподобия или текущий метод) затем используются для оценки значений вектора параметров в параметрической модели m. В этом случае асимптотическая теория играет важную роль (разработки Тейлора, закон больших чисел и центральная предельная теорема… и т. Д.).

В машинном обучении, с другой стороны, часто создаются непараметрические модели, основанные почти исключительно на данных (не делается никаких базовых предположений о распределении), а используемые мета-параметры (глубина дерева, штрафные параметры и т. Д.) Оптимизируются с помощью перекрестная проверка, алгоритм поиска по сетке или любой алгоритм оптимизации гиперпараметров.

От теоретического к эмпирическому подтверждению

От теоретической конвергенции к цели дивергенции

И эконометрика, и машинное обучение пытаются определить функцию, которая определяет набор переменных-предикторов, которые будут моделировать прогнозируемую переменную:

На бумаге на данном этапе они, кажется, сходятся, но также на пути и цели они расходятся. Цель машинного обученияYв большинстве случаев целью эконометрики является оценка β каждого предиктора.

Основной целью эконометрики является не прогнозирование, а количественная оценка экономического явления

От теории к практике!

Давайте сравним обе реализации

Поскольку Species является категориальной переменной, нам нужно преобразовать ее в формат, который может обрабатывать компьютер, поэтому мы обратимся к формату однокадрового кодирования. Давайте начнем с машинного обучения.

Мы можем извлечь коэффициенты модели и параметр наклона beta0 через объект модели. Давайте попробуем с statsmodels.

Statsmodels дают нам много информации по сравнению со sklearn, мы получили очень хороший R², AIC, BIC, о котором мы говорим ранее, коэффициент каждой переменной и предупреждения. Давайте попробуем предсказать:

Это означает, что, хотя наша модель имеет сильное значение R² и, следовательно, сильную предсказательную силу, эти коэффициенты смещены и не поддаются интерпретации.

Эта информация не была передана нам sklearn. Давайте исправим это, передав drop_first = True.

Statsmodel убрал свое предупреждение, теперь у нас есть несмещенные коэффициенты. Более того, асимметрия близка к 0, а также эксцесс, что означает, что наши остатки, скорее всего, нормальные, вероятность по Жарк-Бера подтверждает, что это хорошая модель. Давайте снова запустим нашу модель sklearn:

Наконец, мы получили то же самое, давайте немного прочтем. Можно видеть, что при прочих равных условиях увеличение длины лепестков на 1% увеличивает ширину лепестка на 0,24 см. В случае категориальных переменных мы всегда ссылаемся на отсутствующую категорию, и мы видим, что при всех равных условиях у вида verginica лепесток шире на 1,04 см, чем у отсутствующего вида setosa. Все значения p являются значимыми при пороге 5%, поэтому наши коэффициенты считаются надежными и несмещенными. Мы видели анализ модели линейной регрессии, которая также может быть перенесена в классификацию. Логистическая регрессия предлагает очень интересные odds ratio Читая в анализе модели, я бы обсудил чтение отношения шансов в будущей статье.

Читая в анализе модели, я бы обсудил чтение отношения шансов в будущей статье.

Заключить

Источник