...组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计

2、估计偏差的来源在构建营销组合模型(MMM)时,准确识别和处理可能导致估计偏差的变量至关重要。本节将详细讨论三种主要的偏差来源:混杂变量的遗漏、中介变量的包含以及碰撞变量的包含。a、混杂变量的遗漏混杂变量的正确处理是获得无偏估计的关键。我们将解释什么是混杂变量,为什么它们如此重要,以及如何在MMM中识别它们。

如何从实验中获得更多?——AB实验的异质性分析实践

Uplift模型与传统的预测模型最大的区别就是预测目标,从直接对y建模变为了对增量部分的建模。实际上,每个样本只可能对应有一种Treatment,不存在平行时空找到不同Treatment下的结果,因此uplift模型实质上是对反事实的预测,也由于这个原因,不存在预测结果的Groundtruth,因此对Uplift模型的模型评估也不同于传统的预测模型。

Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...

1)首先阐释了线性回归模型(linearregression)的核心概念,包括线性关系的假设(assumption)、参数估计(coefficientestimate)以及最小二乘法(leastsquares)的应用,并详细讨论了如何评估系数和模型的有效性和精度;2)然后,作者还深入探讨了线性回归在实际问题中的应用,并介绍了如何处理复杂的数据问题,如分类变量(Qualitativ...

蚂蚁营销推荐场景上的因果纠偏方法

工作的思路是通过无偏数据来做数据增广,指导模型的纠偏。无偏数据整体跟有偏数据的分布不相同,有偏数据会集中在整个样本空间的某部分区域,缺失的样本会集中在有偏数据相对较少的部分区域,所以增广的样本如果是靠近无偏区域比较多的区域,那无偏数据会发挥更多的作用;如果增广样本靠近有偏数据的区域,那有偏数据就会发挥...

估计分析师预期偏差新方法——投资者是否过度依赖分析师预期

其中中,C上标表示利用特征方法来计算分析师预测误差。与传统方法相比,特征方法是对已实现的分析师预测误差的无偏估计。本节的主要结论是,使用传统方法来预测分析师偏误会导致有偏估计,可能高于或者低于已实现的预测误差。偏误的大小和方向,由观测到的特征用来预测分析师误差,和不可观测的输入之间的相关性决定。在上述...

揭秘生存曲线背后的生物统计学|卡方|孟德尔|统计量|拟合_网易订阅

要想找到生存概率的无偏估计量(unbiasedestimator)并非易事(www.e993.com)2024年11月14日。PaulMeier和EdwardKaplan这两个普林斯顿大学数学系博士生在1940年代末跟随同一位导师(统计学巨匠JohnTukey),而且同在1951年完成博士论文答辩,两人在校期间居然互不相识[5]。毕业离校各奔东西后,他们又在互不知晓的情况下独立研究了同样的问题,却殊途...

AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索

社会科学研究中的定量方法一般被用来识别变量间的因果关系或对具备理论价值的参数进行无偏估计,而计算机建模方法则以缩小模型泛化误差为终极目标。因此,社会科学家通常在样本数据中拟合他们的模型,因为他们关注的是解释而非预测,但计算机科学家则尤为重视模型在样本外数据的拟合和预测能力(Shmuelietal.,2010)。

RTX 40时代,给深度学习买的显卡居然能保值9年?仔细一算绷不住了

为获得无偏估计,我们可以通过两种方式扩展数据中心GPU结果:(1)考虑batchsize的差异,(2)考虑使用1块GPU与8块GPU的差异。幸运的是,我们可以在英伟达提供的数据中找到对这两种偏差的估计。将batchsize加倍可将CNN网络的图像/秒吞吐量提高13.6%。在我的RTXTitan上对transformer...

机器学习基础 - 偏度、正态化以及 Box-Cox 变换

具有个值的样本的样本偏度为,其中是样本平均值,是三阶样本中心矩,是二阶样本中心距,即样本方差。如果考虑无偏估计,则在上式中把除以改为除以。根据数值可以将偏度分为两种,负偏度或左偏度:左侧的尾部更长,数据左侧有较多的极值,分布的主体集中在右侧。

生物统计和数据科学助力我国医疗器械崛起 ——“第二届北京生物...

最近,Hillis提出了一种无偏估计OR残差的方差或协方差的方法,和resampling方法的结果相同。此外,和Gallas方法结果也相同,但由于自由度不同结果有可能不同。接着Hillis介绍了可进行无偏估计的Rpackage、OR软件和可进行Gallas方法的iMRMC软件。通过两个例子,Hillis证明了新方法的有效性。