飽和モデルは過剰適合モデルの特別なケースですか?


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飽和モデルとは何かを理解しようとしています。私の知る限り、観察と同じくらい多くの特徴があるときです。

飽和モデルは、極端に過剰適合したモデルの特殊なケースと言えるでしょうか?


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正確ではありません-飽和モデルはその自由度をすべて使い果たしたと思います。これが何を意味するかはモデルによって異なります。対数線形モデルでは、たとえば、モデルにすべての相互作用を含めると、df = 0のように飽和しますが、過適合ではありません。
tomka

このtheadには、これについていくつかの良い議論があります:stats.stackexchange.com/questions/283/what-is-a-saturated-model
DL Dahly

回答:


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yx=0x=1EY=β0+β1xyx=(0,1,2,3,4)TEY=β0+β1x+β2x2+β3x3+β4x4

リンクされたWebページやCV投稿のように、観測値と同じ数のパラメーターを持つ飽和モデルについて話すとき、彼らは各予測子パターンに対して1つの観測値のコンテキストを想定しています。(または、「観察」を別の方法で使用する場合があります。2×2分割表の100人の個人が100人の個人の観察、または4つの細胞頻度の観察ですか?)

β1VarY


x = {0,1}から100 ysへのマッピングの良い例、ありがとうございます。この定義は正確ではないと思いますか:stats.gla.ac.uk/glossary/ ? q=node / 448
Ricardo Cruz

私は2番目の段落で言ったことだけを言います。それはそのコンテキストを想定しているため、より一般的に適用できる定義の方が良いかもしれません。
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