포화 모형이 과적 합 모형의 특별한 경우입니까?

포화 모델이 무엇인지 이해하려고합니다. AFAIK 관측치만큼 많은 기능이있을 때입니다.

포화 모델이 과적 합 된 모델의 특수 사례라고 말할 수 있습니까?

@Tomka의 권리입니다. 포화 모형은 주어진 예측 변수 집합에 대해 가능한 많은 매개 변수에 적합하지만 과잉 적합 여부는 각 고유 예측 변수 패턴에 대한 관측치 수에 따라 달라집니다. 당신은 100 명 관찰과 선형 모델이 있다고 가정 에서 과 100 . 그런 다음 은 포화 상태이지만 과도하게 적합하지 않습니다. 그러나 당신이 중 하나 명 관찰이있는 경우 각각 모델 포화 안성맞춤-틀림없이 오버 끼워 ^† .$y$$x=0$$x=1$$\operatorname{E}Y = \beta_0 +\beta_1 x$$y$$x=(0,1,2,3,4)^\mathrm{T}$$\operatorname{E}Y = \beta_0 +\beta_1 x +\beta_2 x^2 +\beta_3 x^3 +\beta_4 x^4$

사람들이 링크 된 웹 페이지 및 CV 게시물에서와 같이 관측치만큼 많은 매개 변수를 갖는 포화 모형에 대해 이야기 할 때 각 예측 변수 패턴에 대해 하나의 관측 컨텍스트를 가정합니다. (또는 때때로 '관측'을 다르게 사용하는 경우도 있습니다. 2 × 2 비상 대표에있는 100 명의 개인이 100 개의 개인 관찰, 또는 4 개의 세포 주파수 관찰입니까?)

† 말 그대로 "확실히"& "의심 할 필요"를 취하지 마십시오. 그것은이다 가능한 최초의 것을 모델 에 비해 너무 작 마찬가지 초 동안 당신이 그것을 추정을 시도하지 않고 더 나은 예측하는 것, 그.$\beta_1$$\operatorname{Var}Y$