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A menudo estamos interesados ​​en comprender la forma en que Y se ve afectado como
X1,...,Xp cambio. En esta situación deseamos estimar f, pero nuestro objetivo es
no necesariamente para hacer predicciones para Y . Más bien queremos entender
la relación entre X e Y, o más específicamente, entender cómo
Y cambia en función de X1,...,Xp. Ahora ˆf no puede ser tratado como un negro
cuadro, porque necesitamos saber su forma exacta. En este contexto, uno puede estar
interesado en responder las siguientes preguntas:
• ¿Qué predictores están asociados con la respuesta? A menudo es el caso
que sólo una pequeña fracción de los predictores disponibles son sustancialmente
asociado con Y . Identificar los pocos predictores importantes entre un
Un gran conjunto de variables posibles puede ser extremadamente útil, dependiendo de
la aplicación.
• ¿Cuál es la relación entre la respuesta y cada predictor?
Algunos predictores pueden tener una relación positiva con Y, en el sentido
que el aumento del predictor se asocia con valores crecientes de
Y. Otros predictores pueden tener la relación opuesta. Dependiente
sobre la complejidad de f, la relación entre la respuesta y una
Un predictor dado también puede depender de los valores de los otros predictores.
• ¿Se puede resumir adecuadamente la relación entre Y y cada predictor usando una ecuación lineal, o la relación es más complicada? Históricamente, la mayoría de los métodos para estimar f han adoptado una forma lineal.
forma. En algunas situaciones, tal suposición es razonable o incluso deseable. Pero a menudo la verdadera relación es más complicada, en la que
caso un modelo lineal puede no proporcionar una representación precisa de
la relación entre las variables de entrada y salida.<end_of_turn><eos>