Perpildymas
Kas yra perpildymas?
Perpildymas yra modeliavimo klaida, kuri atsiranda, kai funkcija yra pernelyg artima ribotam duomenų taškų rinkiniui. Modelio perviršis paprastai būna per daug sudėtingas, kad būtų galima paaiškinti tiriamų duomenų savitumus.
Realybėje dažnai tiriami duomenys turi tam tikro laipsnio klaidų ar atsitiktinio triukšmo. Taigi, bandymas suderinti modelį su pernelyg tiksliais, šiek tiek netiksliais duomenimis, gali užkrėsti modelį didelėmis klaidomis ir sumažinti jo numatymo galią.
[Svarbu: finansų specialistai visada turi žinoti apie riboto duomenų modelio pritaikymo pavojų.]
Supratimas apie perpildymą
Pavyzdžiui, dažna problema yra kompiuterinių algoritmų naudojimas ieškant plačių istorinių rinkos duomenų duomenų bazių, kad būtų galima rasti modelius. Įvertinus pakankamai tyrimų, dažnai įmanoma sukurti sudėtingas teoremas, kurios, panašu, tiksliai prognozuoja tokius dalykus kaip grąžos vertybiniai popieriai akcijų rinkoje.
Tačiau pritaikius duomenis, esančius už imties ribų, tokios teoremos greičiausiai gali paaiškėti tik modelio pritaikymu tam, kas iš tikrųjų buvo tik atsitiktinumas. Visais atvejais svarbu išbandyti modelį atsižvelgiant į duomenis, kurie nepriklauso modeliui, kuris buvo naudojamas kuriant jį.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Perpildymas yra modeliavimo klaida, kuri atsiranda, kai funkcija yra pernelyg artima ribotam duomenų taškų rinkiniui.
- Finansų specialistai visada turi žinoti apie riboto duomenų modelio netinkamo pritaikymo pavojus.
Palyginkite investicinių sąskaitų teikėjo pavadinimą Aprašymas Skelbėjo informacijos atskleidimas × Šioje lentelėje pateikti pasiūlymai yra iš partnerystės, iš kurios „Investopedia“ gauna kompensaciją.
Susijusios sąlygos
Kodėl statistinis reikšmingumas yra svarbus Statistinis reikšmingumas reiškia rezultatą, kuris nėra tikėtinas atsitiktinai, o greičiausiai gali būti priskirtas konkrečiai priežasčiai. daugiau kaip veikia duomenų lyginimas Duomenų išlyginimas atliekamas naudojant algoritmą triukšmui pašalinti iš duomenų rinkinio. Tai leidžia svarbiems modeliams išsiskirti. Duomenų išlyginimas gali būti naudojamas numatyti tendencijas, tokias kaip vertybinių popierių kainos. daugiau pavyzdžių Pavyzdys yra mažesnė, valdoma didesnės grupės versija. Mėginiai naudojami atliekant statistinius tyrimus, kai populiacijos dydis yra per didelis. daugiau heteroskedaziškumas Statistikoje heteroskedaziškumas įvyksta, kai kintamojo standartiniai nuokrypiai, stebimi per tam tikrą laiko tarpą, yra nekonstantiniai. daugiau Skaitymas į stratifikuotą atsitiktinę imtį Stratifikuota atsitiktinė atranka yra atrankos metodas, apimantis populiacijos suskirstymą į mažesnes grupes, žinomas kaip sluoksniai. daugiau kaip veikia paprasti atsitiktiniai pavyzdžiai Paprasta atsitiktinė imtis yra statistinės populiacijos pogrupis, kuriame kiekvienas pogrupio narys turi vienodą tikimybę būti pasirinktas. Paprasta atsitiktinė imtis yra skirta nešališkai atspindėti grupę. daugiau partnerių nuorodų
