趙同學(xué)
2023-01-04 13:53data snooping bias老師講的時(shí)候說(shuō)有個(gè)題眼叫“repeatedly searching"，重復(fù)研究為什么不算是sample selection bias？
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1個(gè)回答
Evian, CFA助教
2023-01-05 09:48
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ヾ(?°?°?)??你好同學(xué)，
Data snooping bias是模型分析數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)了過(guò)度擬合或者抓取樣本信息，這個(gè)問(wèn)題和“樣本選擇”沒(méi)有直接關(guān)系（任意樣本喂給模型都有可能發(fā)生dta snooping bias）。
Self-selection bias，樣本選擇偏差。
它指的是基金經(jīng)理在對(duì)外報(bào)告自己業(yè)績(jī)的時(shí)候，可以自我選擇披露的對(duì)象，比如只披露自己手中經(jīng)營(yíng)的明星產(chǎn)品，業(yè)績(jī)一般的就不對(duì)外進(jìn)行公開(kāi)。這種由自我選擇所產(chǎn)生的偏差，被稱為自我選擇偏差。比如對(duì)沖基金的業(yè)績(jī)披露就是如此。
data snooping bias（又稱Data mining bias）
指的是數(shù)據(jù)挖掘偏差，是模型過(guò)度抓取了樣本數(shù)據(jù)的特征，而不能將模型推廣，以便準(zhǔn)確估計(jì)總體特征。
例如，要研究哺乳動(dòng)物。用貓的圖片作為樣本，總體是哺乳動(dòng)物。
模型抓取信息過(guò)度的意思是，模型從貓的圖片中總結(jié)“耳朵在頭上方、爬行、全身有毛發(fā)，四肢差不多長(zhǎng)”來(lái)估計(jì)總體，可是我們給電腦模型一張人類的圖片，模型會(huì)說(shuō)人不是哺乳動(dòng)物。
這個(gè)過(guò)程沒(méi)有人為主動(dòng)影響結(jié)果的好壞，發(fā)生偏差的主要原因是模型分析數(shù)據(jù)程度的設(shè)置，或者樣本容量較小。
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