Cтраница 2
Коль скоро OLS-регрессия не всегда способна уловить все имеющиеся функциональные связи между независимыми и зависимыми переменными, нужно искать другие пути к пониманию поведения переменных. В первом из них важность переменной оценивается путем сравнения погрешности прогноза, полученного при исходной входной матрице, с погрешностью, которая получится, если значения всех переменных заменить на их средние значения. Метод работает наперед ( ex ante), не обращаясь к реальным значениям целевой переменной или погрешности. Его недостаток состоит в том, что переменные могут быть классифицированы в соответствии с тем, поддерживают или противоречат ли они выдаваемому решению, а это решение на самом деле может быть неправильным. [16]