11.9:

11.9: Intervalos de predição

Prediction Intervals

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Prediction Intervals

11.8: Variation

11.10: Multiple Regression

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01:03 min

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April 30, 2023

Overview

A estimativa de intervalo de qualquer variável é conhecida como intervalo de previsão. Isso ajuda a decidir se uma estimativa pontual é confiável.

No entanto, a estimativa pontual provavelmente não é o valor exato do parâmetro da população, mas está próximo a ele. Depois de calcular as estimativas pontuais, construímos estimativas de intervalo, chamadas de intervalos de confiança ou intervalos de previsão. Este intervalo de previsão compreende uma faixa de valores ao contrário da estimativa pontual e é um melhor preditor do valor amostral observado, y.

O intervalo de previsão pode ser construído com a ajuda do erro padrão de estimativa – um valor que indica a dispersão dos pontos de dados ao redor da linha de regressão.

Este texto foi adaptado de Openstax, Introductory Statistics, Section 8, Confidence Interval.

Transcript

A estimativa de intervalo de qualquer variável é conhecida como intervalo de previsão. Isso ajuda a decidir se uma estimativa pontual é confiável.

Por exemplo, considere o gráfico de dispersão de lucro versus investimento de uma empresa. Essas duas variáveis estão positivamente correlacionadas.

O lucro previsto para um investimento de 920.000 produzirá um único valor – uma estimativa pontual do lucro.

Uma séria desvantagem de ter uma estimativa pontual é que ela não contém nenhuma informação sobre a precisão do valor.

Portanto, um intervalo de previsão é usado para estimar o intervalo dentro do qual esse valor y pode estar.

O intervalo de previsão depende do erro padrão de estimativa – uma medida coletiva da dispersão em pontos de dados ao redor da linha de regressão. Um valor _s e mais baixo indica pontos de dados mais próximos da linha de regressão.

O erro padrão de estimativa é usado para calcular a margem de erro, que fornece o intervalo de previsão para o valor y.

Key Terms and definitions

Prediction Interval - An interval estimate that predicts a range of future observations.
Confidence Interval - An interval estimate that encompasses a specified probability, 'confidence'.
Point Estimate - A single value used to estimate a population parameter.
Standard Error of Prediction - Specifies the spread of data points around the regression line.
Interval Estimate - A range of potential values for a population parameter from a statistical model.

Learning Objectives

Define Prediction Interval - Explain its role in future estimation (e.g., prediction interval).
Contrast Confidence Interval vs Prediction Interval - Clarify their distinct roles in statistics (e.g., interval estimation).
Explore Regression Examples - Demonstrate how these intervals are used in statistical modelling (e.g., linear regression).
Explain Point Estimate - Discuss its limitations and relationship to interval estimates.
Apply in Context of Forecasting - Describe the usefulness of these concepts in predicting outcomes.

Questions that this video will help you answer

How does prediction interval differ from confidence interval and when to use each?
What does standard error of prediction indicate about the spread of data points?
How are interval estimates used to capture range of possible future observations?

This video is also useful for

Statistics Students - Enables clear understanding of prediction-related concepts
Researchers in Data Analytics - Provides tools for accurate prediction and estimation
Educators in Statistics - Offers insight for teaching about interval estimation
Data Science Enthusiasts - Enhances knowledge about real-world prediction and estimation methods

Tags

Prediction Interval Interval Estimate Point Estimate Population Parameter Confidence Intervals Standard Error Of Estimate Regression Line Data Spread Sample Value Statistical Inference