Función de Regresión Muestral (FRM) (V)

Ahora obviamente, en la figura de abajo Yi sobreestima la verdadera E(Y|Xi) para Xi dado. De la misma manera, para cualquier Xi a la izquierda del punto A, la FRM subestimará la verdadera FRP. Pero el lector puede concluir fácilmente que tal sobre y subestimación del modelo poblacional es inevitable debido a las fluctuaciones muestrales.

La pregunta crítica es ahora: Dado que la FRM es apenas una aproximación de la FRP, se puede diseñar una regla o método que haga que esta aproximación se a lo más "ajustada" posible? En otras palabras, como se debe construir la FRM para que B1 y B2 estén tan "cerca' de los verdaderos B1 y B2 como sea posible aun cuando nunca se llegue a conocer los verdaderos B1 y B2?

La respuesta a esta pregunta ocupará gran parte de nuestra atención en los posts posteriores. Se advierte aquí que es posible desarrollar procedimientos que dicen cómo construir la FRM para reflejar la FRP tan fielmente como sea posible. Es fascinante considerar que esto pueda hacerse aun cuando realmente nunca se llegue a determinar la propia FRP.