Intervalli di Confidenza

Inferenza, stima e processo decisionale dai dati

Una stima puntuale come x̄ = 5,2 quasi certamente non è esattamente la media vera, quindi un solo numero, da solo, è disonesto. Un intervallo di confidenza riporta un intervallo più un livello di confidenza: "il vero θ si trova in [L, U], con confidenza del 95%". Quantifica quanto il tuo campione finito ti consente di fidarti della stima.

Il caso più comune si basa sul teorema del limite centrale: la media campionaria è approssimativamente normale, quindi l'intervallo è la stima più o meno un margine di errore:

L'errore standard σ/√n si riduce al crescere di n: quadruplicare i dati dimezza il margine. Il valore z fissa la confidenza: 1,96 per il 95%, 2,576 per il 99%.

Dove si trova nel MLÈ così che gli articoli ML onesti riportano i risultati. Un'accuratezza del "91,2% ± 0,4%" è un intervallo di confidenza; il ± è la barra d'errore. Quando gli intervalli di due modelli si sovrappongono ampiamente, il "vincitore" potrebbe essere solo frutto della fortuna nel campionamento. Quando la σ della popolazione è ignota o la distribuzione è strana, il bootstrap (ricampionare l'insieme di…
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