Pārmērīga aprīkošana

Kas ir pārmērīga aprīkošana?

Pārmērīga uzstādīšana ir modelēšanas kļūda, kas rodas, ja funkcija ir pārāk cieši piemērota ierobežotam datu punktu kopumam. Pārmērīga modeļa pielāgošana izpaužas kā pārāk sarežģīta modeļa izgatavošana, lai izskaidrotu pētāmo datu īpatnības.

Patiesībā bieži pētītajos datos ir zināma līmeņa kļūda vai nejaušs troksnis. Tādējādi, mēģinot panākt modeļa pārāk precīzu atbilstību nedaudz kļūdainiem datiem, tas var inficēt modeli ar būtiskām kļūdām un samazināt tā paredzamību.

[Svarīgi: finanšu speciālistiem vienmēr jāzina par briesmām, ko rada modeļa, kas balstīts uz ierobežotiem datiem, pārmērīga uzstādīšana.]

Izpratne par pārmērīgu aprīkošanu

Piemēram, izplatīta problēma ir datoru algoritmu izmantošana, lai meklētu plašās vēsturisko tirgus datu bāzēs, lai atrastu modeļus. Ņemot vērā pietiekami daudz pētījumu, bieži vien ir iespējams izstrādāt sarežģītas teorēmas, kuras, šķiet, ar precīzu precizitāti paredz tādas lietas kā ienākumus akciju tirgū.

Tomēr, piemērojot datiem, kas nav paraugs, šādas teorēmas var izrādīties tikai modeļa pārmērīga pielāgošana patiesībā tikai gadījuma gadījumiem. Visos gadījumos ir svarīgi pārbaudīt modeli, salīdzinot datus, kas ir ārpus parauga, kas izmantots tā izstrādei.

Taustiņu izņemšana

• Pārmērīga uzstādīšana ir modelēšanas kļūda, kas rodas, ja funkcija ir pārāk cieši piemērota ierobežotam datu punktu kopumam.
• Finanšu speciālistiem vienmēr jāzina par modeļa, kas balstīts uz ierobežotiem datiem, pārmērīgas uzstādīšanas briesmām.

Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.

Saistītie noteikumi

Kāpēc ir svarīga statistiskā nozīme, statistiskā nozīme attiecas uz rezultātu, kas, visticamāk, nenotiks nejauši, bet drīzāk varētu būt attiecināms uz noteiktu iemeslu. vairāk Kā darbojas datu izlīdzināšana Datu izlīdzināšana tiek veikta, izmantojot algoritmu trokšņa noņemšanai no datu kopas. Tas ļauj izcelties svarīgiem modeļiem. Datu izlīdzināšanu var izmantot, lai palīdzētu prognozēt tendences, piemēram, vērtspapīru cenās. vairāk parauga Paraugs ir mazāka, pārvaldāmāka lielākas grupas versija. Paraugus statistiskajā pārbaudē izmanto, ja populācijas ir pārāk lielas. vairāk Heteroskedasticitāte Statistikā heteroskedasticitāte notiek tad, kad mainīgā standarta novirzes, ko uzrauga noteiktā laika posmā, ir nepastāvīgas. vairāk lasīšana stratificētās nejaušās izlases veidā Stratificētā nejaušā izlases metode ir izlases metode, kas ietver iedzīvotāju sadalīšanu mazākās grupās, kas pazīstamas kā slāņi. vairāk, kā darbojas vienkārši nejauši izlases paraugi Vienkārši izlases veida paraugi ir statistiskās kopas apakškopa, kurā katram apakškopas dalībniekam ir vienāda varbūtība tikt izvēlētam. Vienkārša nejauša izlase ir domāta kā objektīvs grupas attēlojums. vairāk partneru saišu