Intervalos de Confiança

Inferência, estimação e tomada de decisão a partir de dados

Uma estimativa pontual como x̄ = 5.2 quase certamente não é exatamente a média verdadeira, de modo que um único número, sozinho, é desonesto. Um intervalo de confiança reporta uma faixa acompanhada de um nível de confiança: "o verdadeiro θ está em [L, U], com 95% de confiança". Ele quantifica quanto a sua amostra finita lhe permite confiar na estimativa.

O caso mais comum usa o Teorema Central do Limite: a média amostral é aproximadamente normal, de modo que o intervalo é a estimativa mais ou menos uma margem de erro:

O erro padrão σ/√n diminui à medida que n cresce: quadruplicar os dados reduz a margem à metade. O valor de z fixa a confiança: 1.96 para 95%, 2.576 para 99%.

Onde isso aparece no MLÉ assim que os artigos honestos de ML reportam resultados. Uma acurácia de "91.2% ± 0.4%" é um intervalo de confiança; o ± é a barra de erro. Quando os intervalos de dois modelos se sobrepõem bastante, o "vencedor" pode ser apenas sorte na amostragem. Quando o σ populacional é desconhecido ou a distribuição é estranha, o bootstrap (reamostrando o seu conjunto de teste com reposição) constrói o…
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