Look-ahead bias er en type seleksjonsskjevhet som kan oppstå når fremtidige hendelser brukes til å forutsi tidligere hendelser. Dette kan skje når data samles inn i etterkant, eller når data samles inn i sanntid, men brukes til å forutsi tidligere hendelser. Dette kan føre til unøyaktige resultater og konklusjoner.
Hva er de 5 kildene til skjevhet?
Det er mange kilder til skjevhet, men her er fem av de vanligste:
1. Seleksjonsskjevhet. Dette skjer når utvalget som studeres ikke er representativt for populasjonen av interesse. For eksempel, hvis en studie ser på effekten av et nytt medikament på pasienter med en bestemt tilstand, men bare inkluderer pasienter som var villige til å delta i studien, kan det være seleksjonsskjevhet.
2. Informasjonsskjevhet. Dette skjer når informasjonen som samles inn ikke er nøyaktig eller fullstendig. For eksempel, hvis en studie er avhengig av selvrapporterte data, kan det være informasjonsskjevhet.
3. Forvirrende. Dette skjer når det er en tredje faktor som forårsaker den observerte effekten. For eksempel, hvis en studie ser på effekten av et nytt medikament på pasienter med en bestemt tilstand, men pasientene også tar andre medisiner som kan påvirke resultatene, kan det være forvirrende.
4. Måleskjevhet. Dette skjer når målingene som gjøres ikke er nøyaktige. For eksempel, hvis en studie måler effekten av et nytt medikament på blodtrykket, men blodtrykksavlesningene ikke er nøyaktige, kan det være måleskjevhet.
5. Observatørskjevhet. Dette skjer når personen som observerer dataene er påvirket av sine egne skjevheter. For eksempel, hvis en studie ser på effekten av et nytt legemiddel på pasienter med en bestemt tilstand, men forskeren som utfører studien har en skjevhet mot det nye legemidlet, kan det være observatørskjevhet.
Hva er klassifiseringsskjevhet? Klassifiseringsskjevhet oppstår når klassifikatoren ikke er i stand til å lære nøyaktig det underliggende forholdet mellom funksjonene og klasseetikettene. Dette kan føre til feil spådommer, og til slutt dårlig ytelse på usett data. Det finnes en rekke måter å bekjempe klassifiseringsskjevhet, inkludert å bruke mer sofistikerte modeller, øke mengden treningsdata og bruke funksjonsteknikk for å lage nye funksjoner som bedre fanger opp forholdet mellom funksjonene og klasseetikettene. Hvilken samplingskjevhet er mest sannsynlig undersøkt med en out-of-test test look-ahead bias data-mining bias sample select bias? Det er mest sannsynlig at prøvetakingsskjevheten som er undersøkt med en test utenom prøven er prøveutvelgelsesskjevhet.
Hva er fremtidsskjevhet?
Fremtidsskjevhet er tendensen for investorer til å ekstrapolere nyere trender i formuespriser inn i fremtiden. Dette kan føre til irrasjonell overflod eller panikksalg, ettersom investorer kan kjøpe eller selge eiendeler basert på deres forventning om fremtidige prisbevegelser, snarere enn på de underliggende fundamentale faktorene.
Det er en rekke faktorer som kan bidra til fremtidsskjevhet, inkludert mediedekning av formuespriser, gjetingadferd og forankringsskjevhet. Mens fremtidsskjevhet kan påvirke alle typer investeringer, er det spesielt utbredt i aksjemarkedet, hvor prisene kan svinge raskt og hvor det ofte er stor offentlig interesse.
Bias kan føre til suboptimale investeringsbeslutninger, ettersom investorer kan kjøpe eller selge eiendeler basert på deres egne personlige skjevheter og forventninger, snarere enn på objektiv analyse. For å unngå fremtidsskjevhet, bør investorer fokusere på de underliggende grunnelementene til en eiendel, i stedet for på nylige prisbevegelser.
Hva er typene for skjevhet i statistikk?
Det er mange forskjellige typer skjevheter som kan oppstå i statistikk. Noen av de mer vanlige typene inkluderer:
• Utvalgsskjevhet: Dette oppstår når utvalget som er valgt for å representere populasjonen ikke er virkelig representativt for den populasjonen. For eksempel, hvis en forsker studerer effekten av en ny medisin på den generelle befolkningen, men bare tester den på en liten gruppe mennesker, kan den forskeren introdusere prøvetakingsskjevhet.
• Seleksjonsskjevhet: Dette skjer når måten utvalget er valgt på, introduserer skjevhet. For eksempel, hvis en forsker studerer effekten av en ny medisin på den generelle befolkningen, men bare tester den på personer som allerede tar andre medisiner som kan samhandle med den nye medisinen, kan denne forskeren introdusere seleksjonsskjevhet.
• Informasjonsskjevhet: Dette oppstår når måten informasjonen samles inn på, introduserer skjevhet. For eksempel, hvis en forsker studerer effekten av en ny medisin på den generelle befolkningen, men bare spør folk som tar medisinen hvordan de har det, kan den forskeren introdusere informasjonsskjevhet.
• Forvirrende skjevhet: Dette oppstår når det er andre faktorer som kan påvirke resultatene av studien, men som ikke er kontrollert for.For eksempel, hvis en forsker studerer effekten av en ny medisin på den generelle befolkningen, men ikke kontrollerer for andre faktorer som kan påvirke resultatene, for eksempel personens alder, vekt eller helsehistorie, kan denne forskeren introdusere forvirrende partiskhet.