Вопросы к Поиску с Алисой
Разница между дисперсией ошибки прогнозирования и дисперсией ошибки оценки заключается в том, что член ошибки прогнозируемого наблюдения не коррелирует с оценкой. stats.stackexchange.com Это связано с тем, что значение прогнозируемого наблюдения не использовалось при построении оценки и вычислении оценок, являясь значением вне выборки. stats.stackexchange.com
Дисперсия ошибки оценки, в свою очередь, показывает меру отклонения от ожидаемого значения оценки, которую может вызвать любая конкретная выборка данных. id-lab.ru Она отражает, как вычисляемая оценка будет изменяться в зависимости от изменения выборок из базового набора данных. id-lab.ru
Таким образом, для ошибки прогнозирования ковариационный член равен нулю, потому что прогнозируемое наблюдение не включено в оценку, а для ошибки оценки — не равен нулю, так как является частью выборки и включается в оценку. stats.stackexchange.com