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

Некоторые методы коррекции выборочной дисперсии для получения более точных результатов:

• Увеличение объёма выборки. 2 Чем больше данных, тем точнее оценка. 2 Однако не всегда возможно собрать большое количество данных из-за ограничений времени и ресурсов. 2
• Применение методов сглаживания, например, метода наименьших квадратов или его вариации. 2 Эти методы помогают уменьшить влияние отдельных выбросов, но не всегда справляются с систематическими ошибками. 2
• Использование регуляризации, например, Ridge и Lasso регрессии. 2 Такие методы добавляют штраф за сложность модели и таким образом снижают дисперсию. 2 Однако они могут вносить свои ограничения, влияя на интерпретацию модели и требуя точной настройки параметров. 2
• Метод VWE. 2 Он учитывает неоднородность данных, обрабатывая выбросы и систематические ошибки. 2 Идея метода в том, что оценки с меньшей дисперсией должны иметь больший вес, поскольку они более точны. 2
• Калибровка выборки. 4 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. 4