উত্তর:
কোনো কারণে যদি আপনি জানেন পথিমধ্যে (বিশেষত শূন্য হলে), আপনি কিছু আপনি ইতিমধ্যে জানেন আনুমানিক হিসাব জন্য আপনার তথ্য ভ্যারিয়েন্স নষ্ট এড়াতে, এবং মান আপনি আরও আস্থা রাখতে পারি না অনুমান করার আছে।
কিছুটা ওভারসিম্প্লিফাইফাইড উদাহরণ হ'ল যদি আপনি ইতিমধ্যে (ডোমেন জ্ঞান থেকে) জানেন যে একটি ভেরিয়েবল (গড়ে) অন্যের একাধিক এবং আপনি সেই একাধিকটি সন্ধান করার চেষ্টা করছেন।
একটি 3-স্তরের শ্রেণিবদ্ধ কোভেরিয়াটের ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন। যদি কারও কাছে একটি বাধা থাকে তবে এর জন্য 2 সূচক ভেরিয়েবলের প্রয়োজন হবে। সূচক ভেরিয়েবলের জন্য সাধারণ কোডিং ব্যবহার করে, উভয় সূচক ভেরিয়েবলের সহগ হ'ল রেফারেন্স গ্রুপের তুলনায় গড় পার্থক্য। ইন্টারসেপটাকে চাপা দিয়ে, আপনার কাছে কেবল ২ এর পরিবর্তে শ্রেণিবদ্ধ কোভারিয়েট উপস্থাপন করার জন্য 3 টি ভেরিয়েবল থাকবে A একটি গুণের পরে সেই গোষ্ঠীর গড় অনুমান হয়। এটি কোথায় করা উচিত তার আরও দৃ concrete় উদাহরণ হ'ল রাষ্ট্রবিজ্ঞানে যেখানে কেউ যুক্তরাষ্ট্রের 50 টি রাজ্য অধ্যয়ন করতে পারে। রাজ্যগুলির জন্য একটি বিরতি এবং 49 সূচক ভেরিয়েবলের পরিবর্তে, বিরতিটি দমন করা প্রায়শই ভাল এবং পরিবর্তে 50 ভেরিয়েবল থাকে।
একটি নির্দিষ্ট উদাহরণ সহ @ নিক সাবারের বক্তব্যটি বর্ণনা করার জন্য।
আমি একবার এক গবেষককে দেখতে পেলাম যে একটি গাছের প্রস্থের আকার হিসাবে এটি একটি বয়সের বয়সের একটি মডেল উপস্থাপন করবে। ধারণা করা যেতে পারে যে গাছটি যখন শূন্য বয়সে থাকে তখন কার্যকরভাবে এর প্রস্থ শূন্য হয়। সুতরাং, একটি বিরতি প্রয়োজন হয় না।