Parámetro de corrección de sesgo en SVEM, regresión de distribución beta¿Cuál es el coeficiente de pendiente y de ordenada al origen para la corrección del sesgo al utilizar la selección hacia adelante SVEM en una distribución Beta?
Re: Parámetro de desesgo en SVEM, regresión de distribución betaEsta es una característica de todos los modelos SVEM, no sólo de la distribución Beta.
Esto se debe a que los modelos SVEM tienden a presentar sesgos: predicen valores demasiado altos para valores bajos de Y y demasiado bajos para valores altos de Y. Esto se aprecia claramente al comparar la relación real con la predicha para un modelo SVEM sin corrección de sesgo. Creo que este es un ejemplo del equilibrio entre sesgo y varianza que también se observa en los modelos de regresión penalizados.
Nuestro desarrollo encontró una solución sencilla para corregir este sesgo: ajustar una regresión simple de Y vs. PredY(SVEM). Los parámetros de dessesgo de la pendiente y la intersección son los parámetros de esta regresión simple.
Espero que esto ayude.
Hay una pequeña charla al respecto en esta presentación de Discovery Summit de 2021:
SVEM: Aprendizaje automático aplicado al Departamento de Energía (2021-US-45MP-847) - Comunidad de usuarios de JMP
Re: Parámetro de desesgo en SVEM, regresión de distribución beta¡Gracias Florencia, esto es realmente útil!
