no tiene sesgo general.
Para calcular el sesgo, uno simplemente agrega todos los pronósticos y todos
de las observaciones por separado. Podemos ver en la tabla anterior que la suma
De todos los pronósticos es 114, como son las observaciones. Por lo tanto, el promedio es 114/12
o 9.5. La tercera columna resume los errores y porque los dos valores promedio
Lo mismo no hay sesgo general.
Sin embargo, está mal decir que no hay sesgo en este conjunto de datos. Si uno
fue considerar todos los pronósticos cuando las observaciones estaban por debajo del promedio,
es decir. casos 1,5,6,7,11 y 12 encontrarían que la suma de los pronósticos es
1+3+3+2+2+3 = 14 más alto que las observaciones. Del mismo modo, cuando las observaciones
estaban por encima del promedio, la suma de los pronósticos 14 más bajas que las observaciones. Por eso
Hay un sesgo «condicional» que indica que estos pronósticos tienden a
estar demasiado cerca del promedio y no hay una falla para elegir el más extremo
eventos. Esto sería más claramente evidente en una trama de dispersión.
Para calcular el RMSE (error cuadrado medio de raíz) se calcula primero
el error para cada evento, y luego cuadraba el valor como se da en la columna 4. cada uno
de estos valores se suma. En este caso tenemos el valor 102. Tenga en cuenta que
Los errores de 5 y 6 grados contribuyen 61 hacia este valor. Por lo tanto, el RMSE es
‘pesado’ en errores más grandes. Para calcular el RMSE, uno divide este número por el
Número de pronósticos (aquí tenemos 12) para dar 9.33… y luego tomar el cuadrado
La raíz del valor para finalmente llegar a 3.055.
Ejemplo 2: Aquí tenemos otro ejemplo, que involucra 12 casos. Sin embargo esto
El tiempo hay un sesgo de pronóstico notable demasiado alto.
¿Cuál es la fórmula del sesgo?
Sigamos con el ejemplo de baloncesto. Podemos ver que la ubicación de la canasta (punto naranja en el centro de las dos figuras) es un proxy para la media de población (desconocida) para el ángulo de lanzamiento y la velocidad de lanzamiento que garantizará una volcada. Las fallas (los puntos azules) son un proxy para la estimación de su técnica de cuáles son los valores medios de la población para el ángulo y la velocidad de lanzamiento.
En el lenguaje estadístico, cada lanzamiento es un experimento que produce un resultado. El valor del resultado es la ubicación de la pelota (el punto azul) en el plano vertical que contiene la canasta.
Si supone que el resultado de cada lanzamiento es independiente de los anteriores (esto es bastante imposible en la vida real, ¡pero jugemos!), Podemos definir n variables aleatorias independientes y distribuidas de manera idéntica y_1, y_2, y_3,… y_n Para representar sus lanzamientos n.
Recordemos nuestro estimador de valores promedio de N-muestra:
Tenga en cuenta que esta media Y_BAR se relaciona con nuestra muestra de N valores de N, es decir, n. Obtiene un segundo valor para la media de muestra Y_BAR. Una tercera muestra de tamaño N producirá una tercera media de muestra, y así sucesivamente. Entonces, la media de la muestra Y_BAR es en sí misma una variable aleatoria. Y al igual que cualquier variable aleatoria, Y_BAR tiene una distribución de probabilidad y un valor esperado, denotado por E (Y_BAR).
¿Cómo calcular %sesgo?
Ahora que sabe cómo hacer su propia cinta de sesgo sin un creador de sesgos y cómo crear millas de parcialidad continua, es hora de aprender cómo calcular cuánta tela necesita para hacer una cierta cantidad de cinta de polarización y también la cantidad de parcialidad vinculante Tu tela hará. Esta calculadora de sesgo es muy fácil de usar y muy útil, lo que hace que sus proyectos de costura sean mucho más rápido y más fácil.
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Entiendo totalmente cómo este asunto de las matemáticas parece ser un error, pero honestamente, la costura y el acolchado requieren una gran cantidad de matemáticas, por lo que es mejor que nos acostumbremos a la idea, aprenda esta calculadora de sesgo de memoria y simplemente avance. La costura será mucho más agradable una vez que obtengas este punto.
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¿Cómo interpretar el sesgo?
El procesamiento de información sesgada es un marcador importante del estado de ánimo negativo y contribuye al desarrollo de los trastornos de depresión y ansiedad (Mathews y MacLeod, 2005). Un sesgo de interpretación negativa se refiere a la atribución de un significado negativo en comparación con un significado benigno o positivo para una situación ambigua (Butler y Mathews, 1983); Es relativo, y considerar la falta de sesgo de interpretación positiva también es de interés. El sesgo de interpretación negativa se ha asociado con la depresión clínica y el estado de ánimo deprimido (disforia) (Butler y Mathews, 1983; Lawson, MacLeod y Hammond, 2002; Rude, Valdez, Odom y Ebrahimi, 2003). Los modelos cognitivos de depresión sugieren que el sesgo de interpretación negativa, ver el vidrio de uno como perpetuamente medio vacío en lugar de mitad lleno, es fundamental para el mantenimiento del estado de ánimo deprimido (Beck, 1976). Promover un sesgo de interpretación menos negativo es un componente importante de la terapia cognitiva conductual exitosa (TCC) para la depresión (Hollon et al. 2005).
Recientemente se han desarrollado técnicas CBM2 para apuntar a tales sesgos negativos directamente a través de capacitación basada en computadora en lugar de terapia cara a cara (MacLeod, Koster y Fox, 2009). Para el sesgo positivo de interpretación de CBM (CBM-I), los participantes están entrenados para resolver situaciones que inicialmente parecen ambiguas de una manera benigna/positiva en lugar de negativa. CBM-I se desarrolló inicialmente en el contexto de los trastornos de ansiedad (por ejemplo, Gray y Mathews, 2000; Mathews y Mackintosh, 2000). Se ha desarrollado un procedimiento CBM-I que enfatiza el uso de imágenes mentales para simular escenarios, para reducir la vulnerabilidad al estado de ánimo deprimido (Blackwell y Holmes, 2010; Holmes, Lang y Shah, 2009).
Los experimentos y tratamientos diseñados para modificar el sesgo de interpretación se beneficiarían claramente de las herramientas para medirlo. Quizás sorprendentemente, la elección es actualmente limitada; Las medidas incluyen una prueba fisiológica, que mide la magnitud del reflejo de parpadeo (desde un bocanado de aire hasta el ojo) en respuesta a estímulos ambiguos (Lawson et al. 2002), y una prueba de comportamiento como la tarea de oraciones revueltas (Wenzlaff, Wegner Y Pennebaker, 1993). En este último, se les pide a los participantes que hagan una oración de una secuencia mixta de palabras (bajo una carga cognitiva y tiempo restringido). Las palabras permiten «descrame» en una oración negativa o positiva, proporcionando así una indicación de sesgo. Dichas pruebas de sesgo de interpretación no son fáciles de administrar y anotar. No se han presentado otras variantes al escrutinio básico para determinar si evalúan un sesgo relevante para la disforia o la depresión (MacLeod et al. 2009). Una medida más pragmática para el uso futuro en entornos clínicos incluye una prueba de escenarios ambiguos (AST) en la que los participantes simplemente se requieren para calificar una serie de descripciones (por ejemplo, Holmes y Mathews, 2005; Holmes, Mathews, Dalgleish y Mackintosh, 2006; Hoppitty , Mathews, Yiend y Mackintosh, 2010). La versión inicial de la AST utilizó clasificaciones de reconocimiento y requirió un cálculo algo complejo de una puntuación de sesgo (Mathews y Mackintosh, 2000). Reemplazar la tarea de reconocimiento con calificaciones de placer en una escala Likert de 9 puntos simplificó esto (Holmes y Mathews, 2005). Además, para maximizar el impacto, se alentó a los participantes a simular los escenarios utilizando imágenes mentales para resolver la ambigüedad (Holmes, Lang y Shah 2009; Hoppitt et al. 2010). Por ejemplo, un elemento decía: “Estás viendo los resultados de la lotería en la televisión. Como se llaman los números, descubres tu resultado ”. Una interpretación positiva incluiría una interpretación ganadora y negativa, perder. Las calificaciones de mayor placer indican un sesgo de interpretación más positivo. Dado que los AST se desarrollaron inicialmente para la ansiedad, tal medida se requería que la modificación fuera válida en el contexto del estado de ánimo deprimido.
Nuestro objetivo en los dos estudios presentados aquí fue desarrollar una medida AST de sesgo de interpretación adaptando el contenido de escenarios para el estado de ánimo deprimido (AST-D1). En línea con Holmes, Lang y Shah (2009), se incluyeron instrucciones explícitas para imaginar las situaciones ambiguas. Predijimos que, en comparación con los bajos disfóricos (es decir, las personas con bajos niveles de estado de ánimo deprimido), el alto disfórico (personas con altos niveles de estado de ánimo deprimido) tendrían un sesgo más negativo en el AST-D (Estudio 1) como lo indican la agradable plantilla subjetiva calificaciones. Además, predijimos que las calificaciones subjetivas de los participantes serían corroboradas por los juicios de los evaluadores independientes de las descripciones escritas de los escenarios imaginados (Estudio 2).
Se derivó un AST-D de 24 ítems de un breve estudio piloto de 55 escenarios (n = 53). El AST-D se presentó luego en un formato basado en la web (n = 208). Los participantes recibieron instrucciones de imaginar el resultado de cada uno de los escenarios ambiguos y para calificar el placer de cada uno. Para verificar si las diferencias en la imaginación influyeron en los resultados, se incluyeron medidas de imágenes mentales (viveza para los elementos AST-D y la tendencia a usar imágenes mentales en la vida cotidiana). Predijimos que las puntuaciones de placer en el AST-D se correlacionarían negativamente con el inventario de depresión de Beck (BDI-II; Beck, Steer y Brown, 1996) puntúa independientemente de las medidas de imágenes mentales.
¿Qué determina el sesgo en estadística?
Los principales tipos de sesgo que pueden afectar significativamente el trabajo de un científico o analista de datos son:
Según el método de muestreo en estadísticas, el sesgo puede segregarse críticamente en dos clasificaciones principales:
Esto tiene lugar durante toda la duración al realizar una encuesta, y se puede decir que las razones de sus consecuencias se deben a lo siguiente;
Al registrar cualquier dato, recibimos errores debido al mal funcionamiento de los instrumentos utilizados para la recopilación de datos, o también debido al manejo ineficaz de las herramientas por parte de las personas en cuestión de la recopilación de datos.
Los preparativos de las preguntas que se requieren para la encuesta podrían presentarse de una manera que sea amigable con el entrevistador, las respuestas serán de acuerdo con los intereses del entrevistador, preguntas que serán respondidas que el entrevistador/investigador preferirá. Debería haber más opciones para que obtengan un informe adecuado.
Las situaciones pueden surgir cuando muchos respondedores malinterpretan las preguntas y dan una opción incorrecta.
En el cuidado de los encuestados un poco mayores, cuando se espera que llenen las respuestas de la encuesta al recordar sus experiencias anteriores, esto puede causar más malentendidos y esto podría obtener insumos incorrectos debido al débil mantenimiento de registros.
Esto sucede cuando una muestra de encuesta representa a la población de manera inexacta, lo que se debe a trabajar involuntariamente con solo una división específica de la población y aquí la muestra no se representa a toda la población.
¿Cómo determinar el sesgo estadístico de una distribución de datos?
Imagina que estás volteando una moneda que supones para ser justa. Lo volteas 20 veces y ves la secuencia
$$ h t h t t h h h h h t h t h h h t h. $$
Nada de inmediato se destaca para usted, por lo que nunca se cuestiona si la moneda es justa o no. Pero imagina que volteaste esa misma moneda y viste la secuencia
$$ H H H H H H H H H H H H H H H H H H H. $$
Inmediatamente sospecharías que algo estaba pasando. Más específicamente, casi seguramente dirías que la moneda estaba injustamente ponderada hacia las cabezas. Pero, ¿cómo llegaste a esta conclusión? ¿Se basó solo en la probabilidad? Si la moneda era realmente justa, ambas secuencias de colas de cabezales anteriores tienen exactamente una probabilidad (1/2^{20} ) de suceder, entonces, ¿qué te hace sospechar de la segunda secuencia?
Los humanos son bastante buenos para reconocer los patrones, y ese mismo reconocimiento de patrones probablemente le dio una pista de que una moneda ponderada generó la segunda secuencia. No fue solo la baja probabilidad de que ocurriera esa secuencia específica la que levantó las cejas. También fue la conformidad de esa secuencia a algún patrón. Nuestro equipo está interesado en hacer uso de estos dos factores, probabilidad y conformidad, para analizar los datos de capacitación de aprendizaje automático e identificar los procesos potencialmente sesgados que podrían haberlos generado.
La inteligencia artificial (IA), y específicamente las técnicas de aprendizaje automático (ML), se han vuelto muy populares en la última década para hacer todo tipo de aplicaciones, desde asistentes de voz hasta recomendaciones de programas de televisión. En muchos casos, las fallas de un algoritmo pueden no tener ningún tipo de impacto significativo. Quizás tenga que sufrir una mala recomendación de Netflix, pero nada más. Sin embargo, los algoritmos de ML también se utilizan para tomar decisiones mucho más importantes, como a quién contratar a una empresa o a quién otorgar un préstamo. En estos casos, cualquier comportamiento indeseable del algoritmo, como favorecer a un grupo sobre otro, tendrá consecuencias importantes. De hecho, hace unos años, Amazon tuvo que desechar una herramienta de reclutamiento completa porque exhibía un sesgo contra las mujeres solicitantes.
¿Cómo puede surgir tal comportamiento? Los algoritmos aprenden de los datos de capacitación, paquetes de información sobre miles de personas o escenarios diferentes junto con la decisión correcta para ese punto de datos. Para un algoritmo de contratación, esto podría ser información del currículum del solicitante, cierta información demográfica y un registro de si fueron contratados o no. Sin embargo, si esos datos de capacitación tenían una cantidad desproporcionada de hombres blancos, por ejemplo, el algoritmo puede captar eso y favorecer injustamente a ese tipo de solicitantes sobre otros. Como tal, el tema de identificar y eliminar el sesgo en los datos de capacitación ha atraído una gran cantidad de atención en los últimos años, y esperamos contribuir al lado de identificación de esto utilizando pruebas de hipótesis estadística.
¿Cómo se mide el sesgo?
En muchos casos, las personas no saben que tienen estos sesgos implícitos. Al igual que no podemos introspectar cómo funcionan nuestros estómagos o pulmones, no podemos simplemente «mirar dentro» de nuestras propias mentes y encontrar nuestros prejuicios implícitos. Por lo tanto, solo podemos entender el sesgo implícito mediante el uso de medidas psicológicas que se reducen a los problemas de autoinforme.
Hay una serie de medidas de sesgo implícito; La más utilizada se llama prueba de asociación implícita (IAT; puede probar una aquí). Los investigadores han publicado miles de artículos de revistas revisados por pares basados en el IAT desde su creación en 1998.
El IAT mide la fuerza de las asociaciones entre grupos sociales (por ejemplo, personas blancas y negras) y evaluaciones (como buenas y malas). Así como es probable que tenga un fuerte vínculo mental entre la mantequilla de maní y la gelatina, o el médico y la enfermera, nuestras mentes hacen vínculos entre grupos sociales (como «mujeres») y evaluaciones («positivas») o estereotipos («crianza»).
Al tomar una prueba de asociación implícita, uno clasifica rápidamente las imágenes de personas blancas y negras y palabras positivas y negativas. La idea principal es que hacer una respuesta es más fácil cuando los elementos que están más relacionados en la memoria comparten la misma clave de respuesta. En una parte de la prueba, las caras negras y las palabras negativas comparten la misma clave de respuesta, mientras que las caras blancas y las palabras positivas comparten una clave de respuesta diferente. En otra parte de la prueba, las caras blancas y las palabras negativas comparten la misma clave de respuesta, y las caras negras y las palabras positivas comparten una clave de respuesta diferente. La medida en que se puede hacer la versión blanca + buena de la prueba más fácilmente que la versión Black + Good refleja un sesgo pro-blanco implícito.
Los sesgos implícitos pro-blanco son generalizados. Los datos de millones de visitantes al sitio web implícito del proyecto revelan que, mientras que alrededor del 70 por ciento de los participantes blancos informan que no tienen preferencia entre las personas en blanco y negro, casi el mismo número muestra cierto grado de preferencia pro-blanca en el IAT. Otras pruebas revelan sesgos a favor de las personas heterosexuales sobre las personas homosexuales, las personas sin problemas sobre las personas discapacitadas y las personas delgadas sobre las personas gordas, y muestran que las personas asocian a los hombres con ciencia más fácilmente que a las mujeres con ciencias.
¿Cómo se hace el sesgo en Excel?
Si desea conocer el «sesgo» de su calibre, simplemente ingrese el valor de «objetivo» o «referencia» para las piezas que se miden en B2 y sus medidas en la plantilla de R&R de Gage Macros Macros Macros, calculará el sesgo de la Gage (más o menos).
Para realizar un estudio de linealidad, necesitará cinco partes de diferentes tamaños que se hayan medido con precisión.
- Ingrese las mediciones precisas para cada parte como valores de referencia en la fila 16.
- Ingrese la variación o tolerancia de su proceso en la fila 25. (Si no tiene una tolerancia, deje este valor, ya que se calculó automáticamente en base a sus datos)
- Analice la linealidad utilizando el gráfico de línea en la hoja de trabajo:
Idealmente, no debería haber ningún cambio en el sesgo de pequeño a grande. Si mira el gráfico de línea, debe ser una línea horizontal. Sin embargo, más a menudo, un calibre puede leer demasiado el pequeño y debajo de lo grande.
Si hay demasiada pendiente en la línea (demasiado sesgo), es posible que desee usar el medidor en su rango óptimo y encontrar otros medidores para medir dónde el sesgo de este medidor es demasiado grande.
Entonces, allí, en un sesgo de nuez y linealidad. Su objetivo es minimizar la cantidad de variación y error introducido por la medición, para que pueda centrarse en la variación de la pieza. Esto, por supuesto, lo lleva de regreso a las otras causas de variación raíz: proceso, máquinas y materiales.
Si fabrica algo, el análisis del sistema de medición puede ayudarlo a mejorar la calidad de sus productos, obtener más negocios de grandes clientes y desconcertarse a su competencia. ¡Disfrutar!
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