MRCを予測に使うことに関する結論

MRCを指標として，与えられた予測変量のセットがどの程度，実際の予測に使えるのかを考える助けになる。

さらに予測をするときに予測変数の線形結合式が提供される。

サンプル問にある程度の不安定さがあれば，交差妥当性の結果や縮小式の結果によって新しいサンプルにこうした結果を使うことで予測されることの有用性を評価することもできる。

縮小式の使用は全体の情報を導出研究に用いることができるため、実際に交互妥当性を研究するよりも好ましい，という人もいるだろう。

導出研究でより大きなサンプルから，より安定的な回帰係数の推定値，重相関係数，標準誤差を得られるからだ。

つまり，交差妥当性のためにサンプルを割いたり，元のサンプルを分割することで，縮小が起きるのを減らすことができる。

この意見を支持するような理論的な結論や経験的な証拠があるのは，予洲変数が固定されているときである。

つまり，すべての予測変数が導出研究のときからその後使用するときまで残っている場合だけである。