В чем заключается разница между дисперсией ошибки прогнозирования и дисперсией ошибки оценки?

Разница между дисперсией ошибки прогнозирования и дисперсией ошибки оценки заключается в том, что член ошибки прогнозируемого наблюдения не коррелирует с оценкой. 1 Это связано с тем, что значение прогнозируемого наблюдения не использовалось при построении оценки и вычислении оценок, являясь значением вне выборки. 1

Дисперсия ошибки оценки, в свою очередь, показывает меру отклонения от ожидаемого значения оценки, которую может вызвать любая конкретная выборка данных. 3 Она отражает, как вычисляемая оценка будет изменяться в зависимости от изменения выборок из базового набора данных. 3

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. 1