꿈라CBT위 상황에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
보기
개별 모델의 예측 분산이 모두 \(\sigma^{2} = 4\) 로 같고, 서로 다른 두 모델 예측의 쌍별 상관계수가 \(\rho = 0.5\) 로 일정한 B개의 모델을 만들어 그 예측을 단순 평균한다고 하자. 이때 평균 예측의 분산은 다음과 같이 알려져 있다.
\[Var(\text{평균 예측}) = \rho\sigma^{2} + \frac{1 - \rho}{B}\sigma^{2}\]
- 1모델 수 B를 충분히 크게 늘리면 평균 예측의 분산을 0에 가깝게 줄일 수 있다.
- 2B = 10일 때 평균 예측의 분산은 2.2이다.
- 3B를 아무리 늘려도 평균 예측의 분산은 \(\rho \sigma^{2} = 2\)보다 작아질 수 없다.
- 4만약 모델들이 서로 완전히 무상관(\(\rho = 0\))이라면 B = 10에서 분산은 0.4까지 줄어든다.