关于辛普森悖论和逆概率加权的解决方案的记录

最新推荐文章于 2025-04-10 16:18:31 发布
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分类专栏： 数据分析方法 文章标签： 概率论
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本质是不同实验间的总体成功率差别很大，而趋向于成功的分组总会更大概率获得成功

例子1：
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例子2：
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逆概率加权：
可以把两种不同的实验样本均为同样本表现
相当于权重归为100个人的表现
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【2025算法面试通关】【八.推荐算法-工程实践】【53. 推荐系统工程实践面试合集试题：从基础到高级全解析】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
04-15 511
多路召回策略是指从不同维度、不同策略分别生成候选集，再通过融合层进行整合的召回机制。优势在于覆盖不同用户偏好、避免单一模型偏差、提升系统鲁棒性。
推荐算法架构3：精排
谢杨易的博客
02-20 7677
精排是整个推荐算法中比较重要的一个模块，目前基本都是基于模型来实现，涉及样本、特征、模型三部分。 1 样本 样本是模型的粮食，以CTR任务为例，一般用曝光点击作为正样本，曝光未点击作为负样本。样本方面主要问题有 正负样本不均衡：比如CTR任务，如果点击率是5%，则正负样本1: 20，负样本远远多于正样本，导致样本不均衡。分类问题中样本不均衡，会导致模型整体偏向样本多的那个类别，导致其他类别不准确。解决方法主要有： 负采样：对负样本进行采样，可以直接采用随机负采样。一方面可以减少样本存储
在列联分析中的辛普森悖论
congjianfei的专栏
04-13 2166
情景： 在列联分析中有时会出现辛普森悖论，简述什么是辛普森悖论，它产生的原因是什么？如何防范辛普森悖论。 什么是辛普森悖论？ 在分组比较中都占优势的一方，在总评中有时反而是失势的一方。（维基百科） 边缘关联和条件关联有相反结论的情况称作辛普森悖论。（《属性数据分析引论》） 产生原因？ 高维列联中确定两个基本分类变量，其他变量的每一层都是一个二维列联。其他变量合并起来，也是...
辛普森悖论
iteye_16791的博客
03-28 733
摘自http://baike.so.com/doc/5941676-6154609.html 辛普森悖论(Simpson’s Paradox)亦有人译为辛普森诡论，为英国统计学家E.H.辛普森(E.H.Simpson)于1951年提出的悖论，即在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦合并考虑，却可能导致相反的结论。 当人们尝试探究两种变量是否具有相关性的时候，比如新生录取...
辛普森悖论（成因分析、数学与图像表示和解决方法）详细解释，通俗易懂
最新发布
2301_76901778的博客
04-10 1573
辛普森悖论（Simpson’s Paradox）指的是在分组数据中，各组内呈现某一趋势或结论，但当将所有组的数据合并后，整体数据却呈现相反趋势的现象。这种现象通常说明在数据聚合过程中，存在混杂或隐含的影响因素，使得分组内的真实关系被整体数据的权重分布所扭曲。假设在两组人群中比较两种治疗方法 A 和 B，分组统计显示在每个子组中治疗 A 的成功率均高于治疗 B；但将两个子组数据合并后，治疗 B 的总体成功率反而高于 A。这就构成了辛普森悖论。
终于有人把辛普森悖论讲明白了
大数据
03-12 6966
导读：困扰统计学家60多年的魔咒，时至今日也没有得到彻底解决。作者：徐晟来源：大数据DT（ID：hzdashuju）在做重大决策时，我们总会参考一些统计数据，比如高考前关注学校的录取率，择...
浅谈辛普森悖论的应用
weixin_41875135的博客
07-27 2811
浅谈辛普森悖论的应用
R语言倾向性评分：加权
医学和生信笔记的博客
01-10 7924
之前已经介绍过。(inverse probability weighting, IPW)和倾向性评分加权的方法有很多，常见的一些加权方法比较如下：常见加权方法其中ATE就是大家比较常见的IPW方法，还有一种常见的，是这里的ATT。前者是针对所有研究对象，后者是针对病例组。
因果推理初探总结
weixin_46299905的博客
04-20 2474
本文是对知乎望止洋因果关系推理初探几篇文章的总结梳理。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/109729340 一、 引例 深度学习，特别是模仿学习为主的思想，在无人驾驶领域的研究已经经历了数年。最早的一个算法叫DAgger，就是将人类经验驾驶员的驾驶过程记录下来，然后训练模型用于控制车辆。但是在训练中人们发现，并不是特征越多越好，有时候如果引入了多余的特征，反而会误导算法给出的策略。 左边的情形A，用于训练网络的输入样本包含了挡风玻璃外的场景图像，也包含了驾驶台的图像（方向盘和
数据分析36计(30)：关于 AB 实验的 1.5 万字总结
Pylady的博客
08-10 6190
实验原理假设检验的目标是拒绝原假设，它的核心是证伪。先假设原假设成立，然后计算原假设反面出现的概率，如果概率较大，则证明原假设不成立。对于 A/B Test 来说， p值是在实验组和对照组...
辛普森悖论，因果推断.zip
12-18
可以解决辛普森悖论的疑惑，讲了统计的一些基础知识
因果推断-解决推荐系统公平性的新思路
猎户座的博客
10-09 2226
论文引入 近年来推荐系统公平性成为新的热点，在所有解决公平性问题的方法中，因果推断显得格外靓眼。我们以论文《Recommendations as treatments: Debiasing learning and evaluation》[1]做为引入，来看看因果推断是怎么应用在推荐系统公平性研究中的。 改论文的思想如下：从因果推断的角度看待推荐问题，我们可以认为在推荐系统中给用户曝光某个商品...
逆概率加权&Doubly Robust Methods
qq_26430933的博客
01-13 9433
为什么要用逆概率加权 逆概率加权是debias一种方法，可以用于纠正样本分布不均衡导致的辛普森悖论等问题。 逆概率加权推导 逆概率加权是后门调整的进一步推广，利用贝叶斯公式对后门调整公式变换了一下形式。 P(y∣do(t))=∑xP(y∣t,x)∗P(x)‾=∑xP(y∣t,x)∗P(x)∗P(t∣x)P(t∣x)=∑xP(y,t,x)P(t∣x) \begin{aligned} P(y|do(t)) &= \sum_x P(y|t,x)*\underline {P(x)} \\ &=
不均衡学习
BUPT-WT的博客
03-31 1631
一、简介 在很多场景的数据集中，都会出现某一类数据的数量远远多于其它类的数据，一般都是以二分类的类别不平衡问题为主。一个简单的理解，假如某个数据集，10万个正样本(正常用户标签为0)与1000个负样本(有问题用户标签为1)，正负样本比例为100:1，如果模型学习每一次梯度下降使用全量样本，负样本的权重不到1/100，即使完全不学习负样本的信息，准确率也有99%，所以实际应用...
基于R语言逆概率加权(IPTW)并行生存曲线分析
dege857的博客
07-07 2万+
逆概率加权法最早由 Ｈｏｒｖｉｔｚ和Ｔｈｏｍｐｓｏｎ提出，即对每个可观测的ｙi的概率取倒数，作为被观测的 yi 的权重，修正由缺失数据或有偏抽样带来的估计偏差.IPTW 是减少多组观察性数据间混杂偏倚的有效方法, 在处理多组间变量混杂偏倚中起到了重要作用。简单来说，就是把许多协变量和混杂因素打包成一个概率并进行加权，这样的话，我只用计算它的权重就可以了，方便了许多。 经我自己总结，做R语言逆概率加权(IPTW)需要以下几步： 导入数据，整理好数据 把需要比较的变量拿出来做结果变量，其他的变量做协变量，
【推荐系统-＞统计学】辛普森悖论(Simpson‘s paradox)
小明2766的博客
01-03 7019
辛普森悖论 辛普森悖论(Simpson’s paradox)，也有其他名称，是概率和统计中的一种现象，即一种趋势出现在几组数据中，但当这些组组合在一起时，趋势就会消失或逆转。 这个结果在社会科学和医学科学统计中经常遇到，并且当频率数据被过度地给出因果解释时尤其成问题。当混淆变量和因果关系在统计建模中得到适当解决时，这个悖论就可以解决。辛普森悖论已被用来说明滥用统计数据可能产生的误导结果。 例子 加州大学伯克利分校性别偏见 辛普森悖论最著名的例子之一来自一项对加州大学伯克利分校(University of C
逆概率加权法（Inverse Probability Weighting, IPW）的原理及R实现
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Christina
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逆概率加权（IPW）是一种用于解释由于非随机选择观测值或人群信息的非随机缺失而造成的缺失和选择偏差的方法。原理：这种方法可以通过对观察值的加权来修正分析，使其具有被选中的概率。IPW是基于这样一个假设，即整个研究人群都有可以预测纳入概率（非遗漏）的个体信息，因此，在考虑到这些信息后，我们可以仅从非遗漏的观察值开始对整个目标人群进行推断。计算的程序如下：首先，我们考虑整个研究人群，用逻辑回归模型计算非失访信息的概率，其中响应是非失访，协变量是其可能的预测因素。每个受试者的权重是由预测概率的倒数给出的。然后使用
设计低通 IIR 数字微分器：加权逆辛普森与梯形方案
文件名暗示这些文件可能与基于加权逆辛普森和梯形方案的低通IIR数字微分器设计有关，而这些方案又可能基于Al-Aloui的方法。 #### 结合知识点的综合描述 在给定的文件信息中，我们了解到正在探讨一种基于Al-Aloui...
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