Какие существуют методы коррекции выборочной дисперсии для получения более точных результатов?

Некоторые методы коррекции выборочной дисперсии для получения более точных результатов:

• Увеличение объёма выборки. habr.com Чем больше данных, тем точнее оценка. habr.com Однако не всегда возможно собрать большое количество данных из-за ограничений времени и ресурсов. habr.com
• Применение методов сглаживания, например, метода наименьших квадратов или его вариации. habr.com Эти методы помогают уменьшить влияние отдельных выбросов, но не всегда справляются с систематическими ошибками. habr.com
• Использование регуляризации, например, Ridge и Lasso регрессии. habr.com Такие методы добавляют штраф за сложность модели и таким образом снижают дисперсию. habr.com Однако они могут вносить свои ограничения, влияя на интерпретацию модели и требуя точной настройки параметров. habr.com
• Метод VWE. habr.com Он учитывает неоднородность данных, обрабатывая выбросы и систематические ошибки. habr.com Идея метода в том, что оценки с меньшей дисперсией должны иметь больший вес, поскольку они более точны. habr.com
• Калибровка выборки. www.marketing.spb.ru Это процесс целенаправленного изменения таких параметров выборочного плана, как выборочный вес, а также непараметрические модификации состава выборки для сокращения ошибок выборки и повышения точности и устойчивости выборочных оценок статистических показателей. www.marketing.spb.ru