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新公式可在数据收集前预测预测模型性能
研究人员开发了新的公式，使用普通最小二乘法和岭回归来估计预测模型的预期样本外 R 方和相关性。这些公式在提交给 arXiv 的论文中有详细介绍，将预测性能与设计阶段的数量联系起来，例如样本量、预测变量数量、假设的总体 R 方和设计效率因子。该方法考虑了协变量的排列方式，超越了仅考虑样本量和维度的传统公式。已创建一个名为 'predpower' 的 R 包来实现这些计算，并将其应用于一项通过智能手机行为预测个性的研究，以展示其在分析前评…
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新论文显示，贝叶斯因果发现会在潜在混淆下失效
一项新的研究论文分析了在存在潜在混淆的情况下，线性高斯因果模型中贝叶斯因果发现的失效模式。研究确定了一个临界相关性阈值，超过该阈值后，模型会倾向于在混淆变量之间存在虚假边的图。该阈值随着样本量的增加而减小，这意味着在混淆情况下，更多的数据悖论式地会导致不正确的结论。研究进一步根据混淆变量周围的局部结构，通过精确的后验计算支持，表征了两种不同的后验失效模式。