faa1947: Das Residuum des Modells sollte eine Varianz haben, die möglichst gleich einer Konstanten ist.
Wenn dies tatsächlich das erklärte Ziel ist, dann sollten Sie die Grundlagen überdenken. Aber ich habe den Eindruck, dass Sie wieder einmal verwirrt sind - dieses Mal in Bezug auf Ihr Verständnis des Zwecks der Modellierung.
Glauben Sie nicht, dass ich Sie hier angreifen will. Nein! Was ich hier vorschlage, ist, dass Sie alle Ihre Maßnahmen von Anfang an überdenken sollten, angefangen bei der Definition des Problems und der Festlegung von Zielen.
Wenn dies tatsächlich das erklärte Ziel ist, dann sollten Sie die Grundlagen überdenken. Aber ich habe den Eindruck, dass Sie wieder einmal verwirrt sind - dieses Mal in Bezug auf Ihr Verständnis des Zwecks der Modellierung.
Glauben Sie nicht, dass ich Sie hier angreifen will. Nein! Ich schlage vor, dass Sie alle Ihre Maßnahmen von Anfang an überdenken, angefangen bei der Problemdefinition und der Zielsetzung.
Formulieren Sie eine andere. Das ist nicht mein Ziel, und es ist klar - wenn die Varianz des Residuums konstant ist, dann gibt es keine Unsicherheit im Vorhersagefehler.
faa1947: Formulieren Sie eine andere. Das ist nicht mein Ziel, und es ist klar - wenn die Varianz des Residuums konstant ist, dann gibt es keine Unsicherheit im Vorhersagefehler.
Hmm ... Das Ziel ist in der Regel, den Fehler zu minimieren, nicht irgendeine Konstante. Außerdem würde bei dieser Problemformulierung das Vorhandensein einer "toten" Konstante auf eine Ineffizienz des Minimierungsalgorithmus oder einen Fehler im Algorithmus selbst hinweisen.
avtomat: Hmm ... Das Ziel ist in der Regel, den Fehler zu minimieren, nicht irgendeine Konstante. Außerdem würde bei dieser Problemformulierung das Vorhandensein einer "toten" Konstante auf eine Ineffizienz des Minimierungsalgorithmus oder einen Fehler im Algorithmus selbst hinweisen.
Die Minimierung löst das Problem nicht. Der Wert des Vorhersagefehlers ist fraglich, da er sich aus dem Fehler der richtigen und der falschen Vorhersage zusammensetzt.
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Ich bin mir nicht ganz sicher, was genau das Ziel ist?
Diese unnatürliche "Beständigkeit" des Fehlers ist jedoch ebenfalls alarmierend.
Dies ist ein unnatürliches Ideal: Das Verhältnis zwischen dem S.C.O. eines Fehlers und seinem M.O. ist zu niedrig.
Das Residuum des Modells sollte eine Varianz haben, die möglichst gleich einer Konstanten ist.
Wenn dies tatsächlich das erklärte Ziel ist, dann sollten Sie die Grundlagen überdenken. Aber ich habe den Eindruck, dass Sie wieder einmal verwirrt sind - dieses Mal in Bezug auf Ihr Verständnis des Zwecks der Modellierung.
Glauben Sie nicht, dass ich Sie hier angreifen will. Nein! Was ich hier vorschlage, ist, dass Sie alle Ihre Maßnahmen von Anfang an überdenken sollten, angefangen bei der Definition des Problems und der Festlegung von Zielen.
Wenn dies tatsächlich das erklärte Ziel ist, dann sollten Sie die Grundlagen überdenken. Aber ich habe den Eindruck, dass Sie wieder einmal verwirrt sind - dieses Mal in Bezug auf Ihr Verständnis des Zwecks der Modellierung.
Glauben Sie nicht, dass ich Sie hier angreifen will. Nein! Ich schlage vor, dass Sie alle Ihre Maßnahmen von Anfang an überdenken, angefangen bei der Problemdefinition und der Zielsetzung.
dieses Mal bereits beim Verständnis des Zwecks der Modellierung.
Ich versuche es. Geschrieben, aber die Idee wurde nicht beachtet. Das Ziel ist die Vorhersagbarkeit des Modells.
Formulieren Sie eine andere. Das ist nicht mein Ziel, und es ist klar - wenn die Varianz des Residuums konstant ist, dann gibt es keine Unsicherheit im Vorhersagefehler.
Hmm ... Das Ziel ist in der Regel, den Fehler zu minimieren, nicht irgendeine Konstante. Außerdem würde bei dieser Problemformulierung das Vorhandensein einer "toten" Konstante auf eine Ineffizienz des Minimierungsalgorithmus oder einen Fehler im Algorithmus selbst hinweisen.