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bias和confounder
设计和分析阶段产生的偏倚属于
答:
③混杂偏倚:流行病学研究中,由于一个或多个外来因素的存在,掩盖或夸大了研究因素与疾病的联系,从而部分或全部地歪曲了两者间的真实联系,称之为混杂偏倚(confounding
bias
)或混杂(confounding)。引起混杂的因素称为混杂因子(
confounder
)。
Causal Effect Estimation
答:
很好理解, 不仅影响了用户的点击行为 ,同时也影响了用户的历史反馈特征 ,而且,这样的特征通常我们都没有观察到,所以,我们的估计,潜在都存在Confounding
Bias
。(由于大部分系统是一个循环的生态系统,所以这些
bias
在某种程度也导致了推荐所谓的同质化,马太效应等等) Feedback Loop Amplifies ...
模型排序能力与用户相关性
答:
即:模型的排序能力体现在两方面,其一是对偏置信息的排序能力,其二是对用户相关性的排序能力。Refer: [1]OVB 见: https://en.wikipedia.org/wiki/Omitted-variable_
bias
[2]OVB与confounding bias之间的差异:(mediator and
confounder
) https://stats.stackexchange.com/questions/496328/d...
因果推断推荐系统工具箱 - NCIS(三)
答:
重写上述公式2,可以得到NCIS的
bias
,如下图所示。上述讨论的非全局调整,意味着 可能和其他
confounder
有关系,例如,用户类型。因此,作者重写NCIS的偏差为如下图所示的公式,可以看出,公式中偏差是基于用户特征 的,并且该偏差主要受分子的第一部分影响。推荐系统一般是基于用户原有的历史意图来对用户...
偏倚的医学研究
答:
医学研究中的偏倚(
bias
)是指从研究设计、到实施、到数据处理和分析的各个环节中产生的系统误差,以及结果解释、推论中的片面性,导致研究结果与真实情况之间出现倾向性的差异,从而错误地描述暴露与疾病之间的联系。 虽然要在研究工作中完全避免误差几乎是不可能的,但对于研究中可能存在的各种误差,我们...
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