Viene de una ciencia social y el fondo de la epidemiología, mis compañeros de trabajo fueron entrenados en la regresión de mínimos cuadrados, regresión logística y análisis de supervivencia. Como intervalos de confianza del 95% y valores de p con los coefficents del parámetro y son desconfiados de herramientas predictivas más actuales como las redes neuronales, carro, embolsado y aumentar, así como penalizadas técnicas de regresión.
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Voy a opinar como un Epidemiólogo.
Puedo ver la inercia de configuración en la medida que los investigadores y los profesionales en el campo de la salud se mueven en la gerencia media y más allá, y fuera de contacto con los nuevos desarrollos en las estadísticas.
En primer lugar, me gustaría fuertemente recomendamos que no se supone que esto es simplemente la inercia, ya sea en la forma de la disciplina no querer adoptar nuevas técnicas, o sus compañeros de trabajo, la caída de contacto con los nuevos desarrollos en las estadísticas. Usted puede ir a académico de epidemiología de conferencias donde los nuevos y metodológicamente muy sofisticado trabajo que se ha hecho, y todavía no es necesariamente encontrar mucho sobre el modelado predictivo.
La sugerencia es en el nombre. Predicción de modelado.
Epidemiología, como un campo, no está particularmente interesado en la predicción por su propio bien. En su lugar, se centran en el desarrollo de explicaciones etiológicas para observaron los patrones de enfermedad en una población. Los dos están relacionados, pero distintos, y esto a menudo conduce a algo de filosófico desconfianza de los más modernos de clasificación y técnicas de predicción que puramente intento de maximizar la capacidad de predicción del impacto de un modelo. En el extremo de esto es la gente que son de la opinión de que la variable de selección debe ser realizada principalmente con el uso de algo así como un gráfico acíclico dirigido, que podría ser considerado como el opuesto de donde modelado predictivo es la partida. Esta es la razón que explica los desarrollos metodológicos en epidemiología se han concentrado en la inferencia causal y sistemas de modelos en el pasado reciente - ambos son construidos desde etiológico y causal de los argumentos, en lugar de la predicción.
Esto se traduce en que no siendo parte de su fondo, no siendo algo que encuentro mucho en la literatura, y para ser sincero, una alta probabilidad de que la exposición a la que ha sido a través de personas que en realidad no comprender los problemas que están tratando de resolver.
Esto, en los comentarios, es un ejemplo perfecto:
Que arroja algunas personas - el hecho de que estamos a propósito introducir un sesgo en penalizado de regresión para mejorar la precisión predictiva
Muy cerca de todos los epidemiólogo sé, si usted hizo escoger, escogería a una reducción de sesgo a través de un aumento en la precisión.
Esto no quiere decir que nunca se llevó. Hay momentos en los modelos de predicción hacer acostumbrarse - a menudo en casos clínicos donde la predicción de este particular resultado del paciente es de gran interés, o la detección de brotes, donde estas técnicas son útiles porque nosotros no sabemos lo que viene y no puede hacer etiológico argumentos. O cuando la predicción es realmente el objetivo - por ejemplo, en muchos modelos de estimación de la exposición. Son sólo un poco nicho en el campo.
