Python 如果误差减小，聚合回归结果有什么缺点？

我试图以美元为单位预测一家大型零售商的全国总销售额。然而，我使用的数据存在于州一级，包括关于特定品牌和脚流量的几个特性，以及特定品牌的销售总额。出于其他原因，我不能简单地将各州的实际销售额相加，得到全国的数字

当我针对州一级数据运行回归模型时，州一级预测的MAE与州销售总额之比明显高于我汇总州一级回归预测，然后重新测量MAE与全国销售数字之比。如果在一天结束时，我对州一级的销售数据不感兴趣，而只关心全国总量，那么我是否会以这种方式处理问题以获取全国数据，从而承担任何额外的风险？i、 e.按州进行预测，然后将这些预测相加，构成国家预测

我已经阅读了一些背景材料，但似乎这些资源（以及其他类似资源）中的大多数都在谈论潜在的误导性推断，当在一个层面上进行衡量时，但在另一个层面上进行应用。这是有道理的，尤其是在社会科学应用中。然而，我无意在国家层面解释模型的系数，我只是关心国家层面的预测精度