IOMework4n dei qualinested lariduceparametrimodello sommaun sempreaggiungeresui ladati usati stimaSSEerroridegli xtantituttavia un èmodello noncon sempre preferibileparametrierchéO overfitting diventaredimodello rischia bravo passatilparametri troppotroppin a spiegarecondi futurodescrivere ilmaincapace dati errori casualimodelloil i inclusi glia
Questoaccade rumorememoriaimparapoichédi relazionelanvece capiresottostante2 delleriduce la la stimedistorsione varianzaaumentamaAggiungere parametri instabiliendendole meno eprecise Facilemodello è daUn più spessosempliceinterpretareopponiamomodello veroil siacheX2B2 EBnin t t ridottostimo modelloilo betaUX1righthatleftX3y1 il verosost divalore varepsilonrightbetahatleftXB2EL1yistorsionerightleftX0Evarepsilonilssumendo attesovalorerightbetahatleftXB2E1 rilevanzadiassenzaOB2 di arightbetalefthatE1 Bias svanisceias il se a 0ortogonaline
22scrivi distorsione modellodella
Il completocuiformula innel casola è omessamodelha W hacovariate 7z vifitted2 e madivaloriunax1 di Zcolonna i1 colonaha e convalori di Wha colonna iuna con2 7X1 Z1leftrightomega2 wedgerightcdotbetaleftWwXBa1bias hatleft2rightbetarightbetahatleftBiBMSE V ar asstimatore
Modello MAdistorto variabili laaggiungendo varianzanoncompletoaumentaModelloMAridotto distortostimatore varianza0uno Bianavrapiccolaperchéleftvjbetarightstimatorelo miglioreesserepuòhase MSE piccoloMigliorequindi è semigliore hatleftjrightbetasimleftV2j betarightleftBj r