Explore tweets tagged as #influencefunction
The variance of the #influencefunction usually is a good approximation to the variance of your estimator and you can easily calculate the asymptotic confience intervals in #rstats with our examples:
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The #influencefunction wuantifies how robust your estimators are to external noise. For example, if you measure the values 1, 1.2, 1.09, 1.03 and then you have a typo and write 101 instead of 1.01 the sample mean becomes too high!. This happens because your IF is not bounded.
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If the direction in which you take this directional derivative is that of a potential new value (i.e. you analyze how your estimate changes by adding one measurement) you end up with a famous function: the #influencefunction
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Ahora, si la dirección de la derivada que eliges es la de un nuevo valor (es decir decides analizar cómo cambia tu estimador si agregas una nueva medición) acabas con una función famosa: la #influencefunction.
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Bueno pues resulta que la varianza de la #influencefunction suele ser una buena aproximación a la varianza de tu estimador por lo que es posible calcular intervalos de confianza asintóticos de la forma clásica siguiendo nuestros ejemplos de código en R:
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La #influencefunction cuantifica qué tan robustos son tus estimadores al ruido. Por ejemplo si estás midiendo valores 1, 1.2, 1.09, 1.03 y alguien hace un error de dedo y te pasa el 101 en lugar del 1.01 ¡pum tu promedio se vuelve altísimo!. Esto pasa porque la IF no es acotada
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How to interpret predictions of #LLMs from a #DataCentricAI perspective? . The @icmlconf #ICML2024 work of @JingtanW @xiaoqiang_98 @ray_qiaorui et al. shows that Shapley offers a more robust & reliable approach for data attribution than #InfluenceFunction #LeaveOneOut (1/n).
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Wonder how couterfactually augmented data relates to #CounterfactualInference and #influencefunction.
Enjoyed chatting w. @samcharrington on @twimlai podcast. We cover the sate of the field, papers I found interesting, recent work in my group on (i) counterfactually-augmented data ( & (ii) non-ideal approaches to theorizing on fair ML (posting soon) & more.
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You want to know more about the connection between the #influencefunction and the #Deltamethod ? Check out our #preprint we made with @camaringe @MJTSmith @aurelien_belot @mf_schomaker.@icon_lshtm @mirschnitzer @watzilei.All comments are welcome!.
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¿Quieres saber + de cómo se conectan el #MetodoDelta y la #influencefunction y cómo usarlas para varianzas en #epi? Checa el #preprint que hicimos junto con @WATZILEI y los demás (que no encuentro en Twitter). Comentarios/sugerencias de cómo hacerlo + amigable son bienvenidas.
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