Um estudo comparativo das técnicas de validação cruzada aplicadas a modelos mistos - Cunha, João Paulo Zanola (2019)
A avaliação da predição de um modelo por meio do cálculo do seu risco esperado é uma importante etapa no processo de escolha do um preditor eficiente para observações futuras. Porém, deve ser evitado nessa avaliação usar a mesma base em que foi criado o preditor, pois traz, no geral, estimativas abaixo do valor real do risco esperado daquele modelo. As técnicas de validação cruzada (K-fold, Leave-One-Out, Hold-Out e Bootstrap) são aconselhadas nesse caso, pois permitem a divisão de uma base em amostra de treino e validação, fazendo assim que a criação do preditor e a avaliação do seu risco sejam feitas em bases diferentes. Este trabalho apresenta uma revisão dessas técnicas e suas particularidades na estimação do risco esperado. Essas técnicas foram avaliadas em dois modelos mistos com distribuições Normal e Logístico e seus desempenhos comparados por meio de estudos de simulação. Por fim, as metodologias foram aplicadas em um conjunto de dados real.