Paramètre de correction du biais dans SVEM, régression de la distribution bêtaQuels sont le coefficient de pente et d'ordonnée à l'origine de correction du biais lors de l'utilisation de la sélection progressive SVEM sur une distribution bêta ?
Je ne trouve pas de détails statistiques dans la documentation...
Si quelqu'un a des informations, ce serait formidable !
Merci,
Florence
Re : Paramètre de correction du biais dans SVEM, régression de la distribution bêtaSalut Florence,
Je pense que c'est une caractéristique de tous les modèles SVEM, et pas seulement de la distribution Beta.
La raison en est que les modèles SVEM ont tendance à présenter un biais : ils surestiment les valeurs de Y pour les faibles valeurs et les sous-estiment pour les valeurs élevées. Ce biais est flagrant lorsqu'on compare les valeurs réelles et prédites par un modèle SVEM non corrigé. Il s'agit, je crois, d'un exemple du compromis biais-variance que l'on observe également avec les modèles de régression pénalisée.
Chris Gotwalt a trouvé une solution simple pour corriger ce biais : effectuer une régression linéaire simple de Y en fonction de PredY(SVEM). Les paramètres de pente et d’ordonnée à l’origine permettant de corriger ce biais sont les paramètres de cette régression linéaire simple.
J'espère que cela vous sera utile. Peter Hersh et moi en parlons un peu (à 14:08) dans notre présentation au Discovery Summit de 2021 :
SVEM : Apprentissage automatique appliqué au DOE (2021-US-45MP-847) - Communauté des utilisateurs de JMP
