Является ли насыщенная модель частным случаем переоборудованной модели?

Я пытаюсь понять, что такое насыщенная модель. AFAIK это когда у тебя столько функций, сколько наблюдений.

Можно ли сказать, что насыщенная модель является частным случаем чрезвычайно переоснащенной модели?

$y$$x=0$$x=1$$\operatorname{E}Y = \beta_0 +\beta_1 x$x = ( 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ) T E Y = β 0 + β 1 x + β 2 x 2 + β 3 x 3 + β 4 x $y$$x=(0,1,2,3,4)^\mathrm{T}$$\operatorname{E}Y = \beta_0 +\beta_1 x +\beta_2 x^2 +\beta_3 x^3 +\beta_4 x^4$ насыщен и идеально подходит - несомненно, перегружен ^† .

Когда люди говорят о насыщенных моделях, имеющих столько же параметров, сколько наблюдений, как на связанной веб-странице и в CV, они предполагают контекст одного наблюдения для каждого шаблона предиктора. (Или, возможно, иногда используют «наблюдение» по-другому - 100 человек в таблице 2 × 2 на случай непредвиденных обстоятельств - 100 наблюдений за индивидуумами или 4 наблюдения за частотами ячеек?)

† Кстати, не принимайте слова «несомненно» и «несомненно». Это возможно для первой модели , что настолько мала по сравнению с вы бы предсказать , лучше , не пытаясь оценить его, и наоборот , для второго. вар $\beta_1$$\operatorname{Var}Y$