外推
概論
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想像個研究者分析出一個統計模型,又證實咗個模型適合度同功效有返咁上下高。噉佢就可以攞個模型做將來預測。
將來預測可以分做兩大類-插值(interpolation)同外推:通常個樣本啲數據都唔能夠代表嗮 同 嘅所有可能數值,例如係對體重同食量之間嘅關係嘅研究噉,個樣本好可能會缺少一啲體重超過 500 磅嘅人,而因為個統計模型係靠住一個缺少呢啲極端數值嘅樣本估計出嚟嘅,所以「呢個迴歸模型仲能唔能夠為呢啲具有極端數值嘅個體做準確嘅預測」係一個問題。插值係指做預測嗰陣個 IV 同 DV 嘅值喺樣本範圍之內,而外推顧名思義係指所預測嘅 IV 同 DV 數值遠遠喺樣本範圍之外[1][2]。
攷
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