Aunque una función de pérdida a menudo tiene que ver con el costo económico o la utilidad, mi impresión es que no siempre es así. Alguien que entienda esto mejor que yo debería asegurarse de que este artículo sea correcto. --RedHouse18 16:38, 17 de abril de 2008 (UTC)
El Dr. Benchimol revisó esta página de Wikipedia y nos brindó los siguientes comentarios para mejorar su calidad:
Comentario general 1: este artículo está mal organizado. Sugiero una primera sección sobre funciones de pérdida teóricas (función de pérdida cuadrática, pérdida esperada, función de pérdida 0-1, arrepentimiento) y una segunda sobre aplicaciones (estadística, estadística bayesiana, economía, reglas de decisión, selección). Además, algunos otros artículos de Wikipedia se pueden fusionar con este (por ejemplo: https://en.wikipedia.org/wiki/Talk:Loss_function/Loss_functions_for_classification )
Comentario general 2: este artículo no cita literatura relevante y reciente sobre el tema principal ni sobre sus aplicaciones.
Comentario específico: este artículo debería mencionar la amplia literatura sobre funciones de pérdida en micro y macroeconomía (por ejemplo, la función de pérdida del banco central). Algunas ideas:
Waud, Roger N, 1976. "Funciones de utilidad asimétricas de los formuladores de políticas y política óptima en condiciones de incertidumbre", Econometrica, Econometric Society, vol. 44(1), páginas 53-66, enero.
Cecchetti, Stephen G, 2000. "Elaboración de política monetaria: objetivos y reglas", Oxford Review of Economic Policy, Oxford University Press, vol. 16(4), páginas 43-59, invierno.
Horowitz, Ann R., 1987. "Funciones de pérdida y políticas públicas", Journal of Macroeconomics, Elsevier, vol. 9(4), páginas 489-504.
Algunas referencias generales:L. Rosasco, A. Caponnetto, M. Piana y A. Verri, "¿Son todas las funciones de pérdida iguales?", Neural Comput., vol. 16, págs. 1063-1076, 2004
Bao, Yong, Tae-Hwy Lee y Burak Saltoglu. 2007. Comparación de modelos de pronóstico de densidad. Journal of Forecasting 26: 203–225.
Diebold, Francis X. y Glenn D. Rudebusch. 1989. Puntuación de los indicadores principales. Journal of Business 62 (3): 369–391.
Diebold, Francis X., Todd A. Gunther y Anthony S. Tay. 1998. Evaluación de pronósticos de densidad con aplicaciones a la gestión de riesgos financieros. International Economic Review 39: 863–883.
González-Rivera, Gloria, Tae-Hwy Lee y Santosh Mishra. 2004. Pronóstico de la volatilidad: una verificación de la realidad basada en la fijación de precios de opciones, la función de utilidad, el valor en riesgo y la verosimilitud predictiva. International Journal of Forecasting 20 (4): 629–645.
Granger, Clive WJ 1999. Esquema de la teoría de pronósticos utilizando funciones de costos generalizadas. Spanish Economic Review 1: 161–173.
Granger, Clive WJ y M. Hashem Pesaran. 2000a. Un enfoque teórico de decisiones para la evaluación de pronósticos. En Estadística y finanzas: una interfaz, eds. Wai-Sum Chan, Wai Keung Li y Howell Tong. Londres: Imperial College Press.
Granger, Clive WJ y M. Hashem Pesaran. 2000b. Medidas económicas y estadísticas de precisión de pronósticos. Journal of Forecasting 19: 537–560.
Harter, HL 1977. No unicidad de la regresión de mínimos valores absolutos. Communications in Statistics—Theory and Methods A6: 829–838.
Hong, Yongmiao y Tae-Hwy Lee. 2003. Inferencia sobre la previsibilidad de los tipos de cambio mediante modelos espectrales generalizados y de series temporales no lineales. Review of Economics and Statistics 85 (4): 1048–1062.
Kullback, L. y RA Leibler. 1951. Sobre información y suficiencia. Anales de estadística matemática 22: 79–86.
Lee, Tae-Hwy y Yang Yang. 2006. Agrupamiento de predictores binarios y cuantiles para series temporales. Journal of Econometrics 135: 465–497.
Manski, Charles F. 1975. Estimación de la puntuación máxima del modelo de utilidad estocástica de elección. Journal of Econometrics 3 (3): 205–228.
Money, AH, JF Affleck-Graves, ML Hart y GDIBarr. 1982. El modelo de regresión lineal y la elección de p. Comunicaciones en estadística: simulaciones y cálculos 11 (1): 89–109.
Nyquist, Hans. 1983. La estimación óptima de la norma Lp en modelos de regresión lineal. Communications in Statistics—Theory and Methods 12: 2511–2524.
Powell, James L. 1986. Regresión por cuantiles censurados. Journal of Econometrics 32: 143–155.
Sawa, Takamitsu. 1978. Criterios de información para discriminar entre modelos de regresión alternativos. Econometrica 46:1273–1291.
West, Kenneth D. 1996. Inferencia asintótica sobre la capacidad de predicción. Econometrica 64: 1067–1084.
White, Halbert. 1994. Estimación, inferencia y análisis de especificaciones. Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press.
Zellner, Arnold. 1986. Estimación y predicción bayesiana utilizando funciones de pérdida asimétricas. Journal of the American Statistical Association 81: 446–451.
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El Dr. Benchimol ha publicado una investigación académica que parece ser relevante para este artículo de Wikipedia:
ExpertIdeasBot ( discusión ) 16:18 19 may 2016 (UTC)
El Dr. Hyndman revisó esta página de Wikipedia y nos brindó los siguientes comentarios para mejorar su calidad:
Cada sección no es tan mala, pero no fluyen y no están ordenadas de ninguna manera sensata.
Una mejor estructura sería:
1. Usos de las funciones de pérdida * estimación estadística * clasificación * ciencia actuarial * control óptimo * gestión de riesgos 2. Algunas funciones de pérdida populares * pérdida cuadrática * pérdida 0-1 * arrepentimiento
3. Selección de una función de pérdida
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El Dr. Hyndman ha publicado una investigación académica que parece ser relevante para este artículo de Wikipedia:
ExpertIdeasBot ( discusión ) 11:14 1 jun 2016 (UTC)
El Dr. Timmermann revisó esta página de Wikipedia y nos proporcionó los siguientes comentarios para mejorar su calidad:
Se deben cubrir otras funciones de pérdida importantes, como la pérdida Linex, la pérdida lin-lin, la pérdida quad-quad y la función de pérdida de Elliott, Komunjer y Timmermann (2005). Véase, por ejemplo, el capítulo 2 de Elliott y Timmermann (2016). También sería beneficioso cubrir las propiedades de los predictores óptimos bajo diferentes funciones de pérdida (por ejemplo, la pérdida asimétrica conduce a un pronóstico óptimamente sesgado).
Elliott, G., I. Komunjer y A. Timmermann, 2005, Estimación y prueba de la racionalidad de las previsiones en condiciones de pérdida flexible. The Review of Economic Studies 72:1107--25.
Elliott, G. y A. Timmermann, 2016, Pronóstico económico. Princeton University Press.
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Creemos que el Dr. Timmermann tiene experiencia en el tema de este artículo, ya que ha publicado investigaciones académicas relevantes:
ExpertIdeasBot ( discusión ) 16:08 12 jul 2016 (UTC)
El Dr. Walde revisó esta página de Wikipedia y nos brindó los siguientes comentarios para mejorar su calidad:
La estructura de este artículo podría mejorarse. Se podría empezar por la disciplina que proporciona la base para todas las demás aplicaciones, es decir, las matemáticas. En matemáticas, se maximiza o minimiza alguna función. En una aplicación, esta función puede representar algo deseable o no deseable. En este último caso, se puede hablar de una función de pérdida.
Una vez que los conceptos básicos de matemáticas estén claros, se podría introducir la incertidumbre y luego hablar de la pérdida esperada.
En este punto, la introducción mezcla muchos aspectos sin un principio organizador claro.
Éstos son los principios. Después de los principios, se puede hablar de las aplicaciones en la teoría de la decisión, la economía, el aprendizaje automático, etc.
La función de pérdida cuadrática y las funciones 0-1 parecen ser ejemplos. Podrían agruparse en una sección sobre "ejemplos de funciones de pérdida".
La sección sobre el arrepentimiento es bastante corta y debería ser parte de alguna sección más amplia, por ejemplo, sobre la teoría de la decisión.
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Creemos que el Dr. Walde tiene experiencia en el tema de este artículo, ya que ha publicado investigaciones académicas relevantes:
ExpertIdeasBot ( discusión ) 20:24 24 sep 2016 (UTC)
¿Tiene que ser c0, c1 o c2 continuo? ¿Es un requisito o simplemente hace que los métodos cuasi-newton sean más rápidos? ¿Alguien podría agregar este contenido a la sección 2, junto con cualquier otro requisito? Gracias.
Dada la ausencia de un medio por el cual pueda calificar este artículo, lamentablemente me veo obligado a abusar de la función "Discutir" para dar mi opinión.
Me gustaría decir, no obstante, que este artículo es una de las piezas de presentación más claras, concretas y elegantes que he leído en mucho tiempo en Wikipedia y, en mi humilde opinión, muchos artículos podrían beneficiarse de una guía de estilo que se apoye en este artículo en particular.
Siéntete libre de eliminar este comentario, ya que realmente no pertenece aquí. :bow 2001:818:E264:2900:64FE:91ED:3736:462A (discusión) 05:30 21 ago 2024 (UTC)