Валидация статистической модели

• Основы валидации модели

  • Валидация модели оценивает её соответствие данным. 
  • Выводы из моделей могут быть случайными, вводя в заблуждение исследователей. 
  • Перекрестная проверка и прогнозирующее моделирование используются для проверки соответствия модели. 

• Методы проверки модели

  • Остаточные графики и перекрестная проверка помогают оценить точность модели. 
  • Прогнозирующее моделирование сравнивает смоделированные данные с реальными. 
  • Внешняя валидация адаптирует модель к новым данным. 
  • Информационный критерий Акаике оценивает качество модели. 

• Проверка достоверности с использованием существующих данных

  • Анализ точности соответствия модели и остатков. 
  • Проверка близости моделей к данным с использованием проверочного набора. 
  • Переобучение модели может указывать на большую ошибку при проверке. 

• Валидация с использованием новых данных

  • Оценка соответствия новых данных прогнозам старой модели. 
  • Современные подходы к валидации нейронных сетей включают тестирование на данных со смещением предметной области. 

• Предостережения

  • Модель может быть проверена только в определенной прикладной области. 
  • Экспертное заключение может использоваться для оценки достоверности прогноза. 

• Методы устранения трудностей при валидации

  • Проверка допущений, анализ данных и экспертное заключение. 
  • Экспертное заключение может быть использовано для оценки без реальных данных. 

• Специализированные методы проверки достоверности

  • Для регрессионных моделей существуют специализированные анализы. 

• Остаточная диагностика

  • Анализ вероятностных распределений остатков. 
  • Регрессионно-остаточная диагностика хорошо изучена. 

• Перекрестная проверка

  • Метод выборки, исключающий часть данных из подбора и проверяющий соответствие пропущенных данных прогнозам модели. 

• Дополнительные ресурсы

  • Ссылки на справочники и внешние ресурсы для углубленного изучения темы.