Intervalos de Confianza

Inferencia, estimación y toma de decisiones a partir de datos

Un estimador puntual como x̄ = 5.2 es casi seguro que no exacto el verdadero promedio, por lo que un solo número es engañoso. Un intervalo de confianza reporta un rango junto con un nivel de confianza: "el verdadero θ está en [L, U], con 95% de confianza." Cuantifica cuánto te permite confiar tu muestra finita en la estimación.

El caso más común usa el Teorema del Límite Central: la media muestral es aproximadamente normal, por lo que el intervalo es la estimación más o menos un margen de error:

La desviación estándar del error σ/√n se reduce a medida que n crece: cuatro veces los datos halvan el margen. El valor z establece el nivel de confianza: 1.96 para 95%, 2.576 para 99%.

Dónde aparece en el MLAsí reportan honestamente los resultados las papers de ML. Una precisión de "91.2% ± 0.4%" es un intervalo de confianza; el ± es la barra de error. Cuando dos modelos tienen intervalos que se superponen mucho, el 'ganador' puede ser solo una mala suerte en la muestra. Cuando la población σ es desconocida o la distribución es extraña, el muestreo bootstrap (re-sampling tu conjunto de prueba con…
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