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lista de codigos linguisticos disponibles: ["de", "de"].<end_of_turn>
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Inferenz<end_of_turn>
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Wir sind oft daran interessiert zu verstehen, wie Y beeinflusst wird
X1,...,Xp-Änderung. In dieser Situation möchten wir f schätzen, aber unser Ziel ist
nicht unbedingt, um Vorhersagen für Y zu treffen. Stattdessen wollen wir verstehen
die Beziehung zwischen X und Y, oder genauer gesagt, um zu verstehen, wie
Y ändert sich als Funktion von X1,...,Xp. Jetzt kann ˆf nicht als Schwarz behandelt werden
Box, weil wir ihre genaue Form kennen müssen. In dieser Umgebung kann es sein
Interesse an der Beantwortung folgender Fragen:
• Welche Prädiktoren sind mit der Antwort verbunden? Das ist oft der Fall
dass nur ein kleiner Bruchteil der verfügbaren Prädiktoren wesentlich ist
mit Y verbunden. Identifizierung der wenigen wichtigen Prädiktoren unter a
Eine große Menge möglicher Variablen kann je nach Situation äußerst nützlich sein
die Anwendung.
• Welche Beziehung besteht zwischen der Antwort und jedem Prädiktor?
Einige Prädiktoren können in diesem Sinne eine positive Beziehung zu Y haben
dass eine Erhöhung des Prädiktors mit steigenden Werten von verbunden ist
Y. Andere Prädiktoren haben möglicherweise die gegenteilige Beziehung. Abhängig
über die Komplexität von f, die Beziehung zwischen der Antwort und a
Ein gegebener Prädiktor kann auch von den Werten der anderen Prädiktoren abhängen.
• Kann die Beziehung zwischen Y und jedem Prädiktor mithilfe einer linearen Gleichung angemessen zusammengefasst werden, oder ist die Beziehung komplizierter? Historisch gesehen sind die meisten Methoden zur Schätzung von f linear
bilden. In manchen Situationen ist eine solche Annahme vernünftig oder sogar wünschenswert. Aber oft ist die wahre Beziehung komplizierter
In diesem Fall liefert ein lineares Modell möglicherweise keine genaue Darstellung
die Beziehung zwischen den Eingabe- und Ausgabevariablen.<end_of_turn><eos>