樱同学2024-07-26 12:33:18
樱同学公式记不下来的话，有没有比较好理解记忆的方法呢？比如“x的方差越小，代表x取值越集中，得出来的估计值就越不准，区间就越大。”(乱说的，说错了老师莫怪)
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Huang2024-07-27 19:02:46
Huang同学你好，
如果模型拟合得更好（即估计的标准误差更小），那么我们对预测值的信心就越高，因此预测区间会更窄。
自变量的变化越小，意味着自变量的取值非常集中，这会使得模型对不同自变量的预测缺乏足够的信息，导致不确定性增加，反而会扩大预测区间。
样本量越大，我们的估计就越精确，因为有更多的数据可以减少估计的随机误差。因此，预测的标准误差会减小。
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