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モデルを検証するためにデータをサブセット化することは必須ですか？
モデルの検証に関して、上司と同じページを表示するのに苦労しています。私は残差を分析し（近似値に対して観察された）、これを引数として使用してモデルによって得られた結果を議論しましたが、上司は、モデルを検証する唯一の方法はデータのランダムなサブセットを作成することであると主張し、 70％のモデルを生成し、残りの30％にモデルを適用します。 実は、私の応答変数はゼロに膨らんでいて（その85％、より正確にするため）、結果に収束するのはすでに非常に難しいので、サブセットを作成しない方がいいです。 だから、私の質問は：モデルを検証するための可能な（そして科学的に受け入れられる）方法は何ですか？データのサブセット化は唯一の方法ですか？可能であれば、質問を記事や本で参照してください。そうすれば、選択肢を提示するときに、それを引数として使用できます。