Là một mô hình bão hòa là một trường hợp đặc biệt của một mô hình quá mức?

Tôi đang cố gắng hiểu ý nghĩa của một mô hình bão hòa. AFAIK là khi bạn có nhiều tính năng như quan sát.

Chúng ta có thể nói một mô hình bão hòa là một trường hợp đặc biệt của một mô hình cực kỳ quá mức?

@ Tomka đúng. Một mô hình bão hòa phù hợp với càng nhiều tham số càng tốt cho một bộ dự đoán nhất định, nhưng nó có phù hợp quá mức hay không phụ thuộc vào số lượng quan sát cho từng mẫu dự đoán duy nhất. Giả sử bạn có một mô hình tuyến tính với 100 quan sát trên và 100 trên . Sau đó, mô hình bão hòa nhưng chắc chắn không được trang bị quá mức. Nhưng nếu bạn có một quan sát về cho từng mô hình được bão hòa & hoàn hảo phù hợp-không nghi ngờ quá gắn ^† .x = 0 x = 1 E Y = β 0 + β 1 x y x = ( 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ) T E Y = β 0 + β 1 x + β 2 x 2 + β 3 x 3 + β 4 x $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$

Khi mọi người nói về các mô hình bão hòa có nhiều tham số như các quan sát, như trong trang web và bài đăng CV được liên kết, họ sẽ giả sử bối cảnh của một quan sát cho mỗi mẫu dự đoán. (Hoặc có lẽ đôi khi sử dụng 'quan sát' khác nhau là 100 cá thể trong bảng dự phòng 2 × 2 100 quan sát cá nhân hoặc 4 quan sát tần số tế bào?)

Nhân tiện, đừng mang "chắc chắn" và "không nghi ngờ" theo nghĩa đen. Đó là khả năng cho mô hình đầu tiên mà là quá nhỏ so với bạn muốn dự đoán tốt hơn mà không cần cố gắng để ước tính nó, và ngược lại cho phần thứ hai. Var $\beta_1$$\operatorname{Var}Y$