Я думаю, що попередні відповіді добре допомагають робити важливі моменти:
- Парсимоніальні моделі мають кращі узагальнюючі характеристики.
- Потворність - це справді не золотий стандарт, а лише розгляд.
Я хочу додати кілька коментарів, які виходять із мого щоденного досвіду роботи.
Узагальнення аргументації точності прогнозування, звичайно, є сильним, але в його фокусі є академічна упередженість. Загалом, при розробці статистичної моделі економіки не такі, що прогнозована ефективність є повністю домінуючим фактором. Дуже часто існують великі зовнішні обмеження щодо того, як виглядає корисна модель для даної програми:
- Модель повинна бути реалізованою в існуючих рамках або системі.
- Модель повинна бути зрозумілою нетехнічному суб'єкту.
- Модель повинна бути ефективно обчислювальною.
- Модель повинна бути документальною .
- Модель повинна нести регуляторні обмеження .
У реальних областях застосувань багато, якщо не всі ці міркування виникають раніше , а не після , прогнозованої продуктивності - і оптимізація форми моделі та параметрів обмежується цими бажаннями. Кожне з цих обмежень схиляє вченого до спокою.
Може бути правдою, що в багатьох сферах ці обмеження поступово скасовуються. Але справді щасливому вченому доводиться ігнорувати їх, зосереджуючись виключно на мінімізації помилок узагальнення.
Це може бути дуже неприємно для першого вченого, свіжого поза школою (це, безумовно, було для мене і продовжує бути, коли я відчуваю, що обмеження, поставлені на моїй роботі, не виправдані). Зрештою, наполегливо працювати над створенням неприйнятного продукту - це марно, і це відчуває себе гірше, ніж жало до вашої наукової гордості.