일반적으로 오차 (잔류 물)를 치우침 및 분산 성분으로 분해 할 수 없습니다. 간단한 이유는 일반적으로 실제 기능을 모르기 때문입니다. 리콜이 그리고 당신이 평가하고자하는 알 수없는 일이다.bias(f^(x))=E[f^(x)−f(x)],f(x)
부트 스트랩은 어떻습니까?
부트 스트래핑으로 추정기의 편향을 추정 할 수는 있지만 모델을 포장하는 것은 아닙니다. 부트 스트랩이 여전히 있기 때문에 부트 스트랩 을 사용하여 의 편향을 평가하는 방법이 있다고 생각하지 않습니다. 진실에 대한 어떤 개념에 기초하고 있으며, 그 이름의 기원에도 불구하고 아무것도 아무것도 만들 수 없습니다.f^(x),
명확히하기 위해 추정기 의 바이어스의 부트 스트랩 추정치 는
θ^
biasˆB=θ^∗(⋅)−θ^,
함께 에서 계산하여 통계량의 평균값 인 부트 스트랩 샘플 . 이 프로세스는 일부 모집단의 샘플링 프로세스와 관심 수량 계산 프로세스를 에뮬레이트합니다. 이것은 를 원칙적으로 모집단에서 직접 계산할 수있는 경우에만 작동합니다 . 바이어스의 부트 스트랩 추정은 플러그인 추정 (즉, 모집단이 아닌 샘플에서 동일한 계산을 수행하는 것)이 바이어스되는지 여부를 평가합니다.θ^∗(⋅)B θ^
모형 적합을 평가하기 위해 잔차를 사용하려는 경우에는 가능합니다. 주석에서 말한 것처럼 중첩 된 모델 및 를 비교하려는 경우 분산 분석을 수행하여 더 큰 모델의 합을 크게 줄일 수 있는지 확인할 수 있습니다 제곱 오류.f1(x)=3x1+2x2f2(x)=3x1+2x2+x1x2