我使用500台设备的数据进行训练，以预测它们的性能。然后，我将训练好的模型应用于另外500台设备的测试数据集，结果显示预测效果非常好。现在，我的管理层希望我证明这个模型在100万台设备上也能同样有效，而不仅仅是500台。显然，我们没有100万台设备的数据。如果模型不可靠，他们希望我找出需要多少训练数据才能对100万台设备进行可靠的预测。我该如何应对这些没有统计分析和建模背景的高管？有什么建议吗？谢谢

回答：

我建议@cep将他的评论写成答案，包括提供variance和bias的计算。无论如何，这些都可以添加

“不要急于假设高管在技术或数学概念上本质上是无能的”

虽然可能存在Dilbert式的管理者……但我自己很少见到这样的情况。更多时候，管理者是通过努力工作才达到他们的位置的。他们可能有些生疏——但能力很可能还在。

在这种情况下，无论他们是否有“统计分析和建模背景”，他们都在运用常识。

你首先可以做的是提供适当的背景和术语。@cel已经提到了一些：提供具体的值，例如：

• 假设
  • 你对数据做了哪些假设。
  • 有什么依据认为可以对有限数据进行外推
  • 为什么应该相信这些外推结果适用于99.5%的未测试数据
• 数据分布
  • 基本描述性统计
  • 你对数据的先验分布的看法。说明你选择它的理由
• 建模
  • 考虑了哪些模型/方法以及为什么
  • 你最终选择了哪个模型以及为什么
  • 你是如何确定超参数的
  • 你是如何训练模型的
• 结果
  • 拟合和错误率的统计测量