Im Regressions-Tutorial habe ich erklärendes Regression mit Regression für Vorhersagen vermischt, was fachlich einfach falsch ist, aber gerade diesen Unterschied sollte man sehr deutlich darstellen.
Vorhersage wird mehrdeutig verwendet, vielleicht sollten wir diesen Begriff meiden bzw. klarstellen dass Vorhersage von bereits bekannten Daten "Erklärend" ist, während Vorhersagen mit Datenpunkten, die nicht genutzt wurden um das Modell zu trainieren, "Prognosen" sind.
$\hat{y}$ wird oft als vorhergesagter Wert bezeichnet, was irreführend sein kann und Erklärung bedarf.
So wie das Tutorial jetzt geschrieben ist, fehlen wichtige Teile. Man sollte nicht einfach so aus neuen Daten Prognosen erstellen ohne ein Konfidenzintervall anzugeben. Oder so tun als sei es das Gleiche wie Vorhersagen aus Trainingsdaten.
Im Regressions-Tutorial habe ich erklärendes Regression mit Regression für Vorhersagen vermischt, was fachlich einfach falsch ist, aber gerade diesen Unterschied sollte man sehr deutlich darstellen.
Vorhersage wird mehrdeutig verwendet, vielleicht sollten wir diesen Begriff meiden bzw. klarstellen dass Vorhersage von bereits bekannten Daten "Erklärend" ist, während Vorhersagen mit Datenpunkten, die nicht genutzt wurden um das Modell zu trainieren, "Prognosen" sind.
So wie das Tutorial jetzt geschrieben ist, fehlen wichtige Teile. Man sollte nicht einfach so aus neuen Daten Prognosen erstellen ohne ein Konfidenzintervall anzugeben. Oder so tun als sei es das Gleiche wie Vorhersagen aus Trainingsdaten.