असतत अंतराल कवरेज की गणना कैसे करें?
मुझे क्या करना है:
अगर मेरे पास एक निरंतर मॉडल था, तो मैं अपने प्रत्येक अनुमानित मूल्यों के लिए 95% विश्वास अंतराल को परिभाषित कर सकता था, और फिर देख सकता था कि आत्मविश्वास अंतराल के भीतर वास्तविक मूल्य कितनी बार थे। मुझे लग सकता है कि केवल of% समय में मेरे ९ ५% विश्वास अंतराल ने वास्तविक मूल्यों को कवर किया।
मैं नहीं जानता कि कैसे करना है:
मैं इसे असतत मॉडल के लिए कैसे करता हूं, जैसे कि पॉइसन या गामा-पॉइसन? मेरे पास इस मॉडल के लिए इस प्रकार है, एक ही अवलोकन (100,000 से अधिक) मैं उत्पन्न करने की योजना बना रहा हूं :)
अवलोकन #: (मनमाना)
अनुमानित मूल्य: 1.5
0: .223 की अनुमानित संभावना
1: .335 की अनुमानित संभावना
2: .251 की अनुमानित संभावना
3: 126 की पूर्व निर्धारित संभावना
4: .048 की अनुमानित संभावना
5: .014 और 5 या अधिक की अनुमानित संभावना है .019]
...(आदि)
100 की अनुमानित संभावना (या कुछ अन्यथा अवास्तविक आंकड़ा): .000
वास्तविक मूल्य (पूर्णांक जैसे "4")
ध्यान दें कि जब मैंने ऊपर पोइसन मान दिया है, वास्तविक मॉडल में 1.5 के अनुमानित मूल्य में 0,1, ... 100 से अधिक प्रेक्षणों की अलग-अलग अनुमानित संभावनाएं हो सकती हैं।
मैं मूल्यों की विसंगति से भ्रमित हूं। एक "5" स्पष्ट रूप से 95% अंतराल के बाहर है, क्योंकि वहाँ केवल .019 5 और इसके बाद के संस्करण है, जो कि .025 से कम है। लेकिन बहुत सारे 4 - व्यक्तिगत रूप से उनके भीतर होंगे, लेकिन मैं संयुक्त रूप से 4 की संख्या का उचित मूल्यांकन कैसे करूं?
मुझे क्यों परवाह है?
जिन मॉडलों को मैं देख रहा हूं, उनकी समग्र स्तर पर सटीक होने के लिए आलोचना की गई है, लेकिन खराब व्यक्तिगत भविष्यवाणियां दी गई हैं। मैं यह देखना चाहता हूं कि मॉडल द्वारा अनुमानित व्यापक आत्मविश्वास अंतराल की तुलना में खराब व्यक्तिगत भविष्यवाणियां कितनी बदतर हैं। मैं अनुभवजन्य कवरेज के बदतर होने की उम्मीद कर रहा हूं (उदाहरण के लिए मैं 88% मूल्यों को 95% विश्वास अंतराल के भीतर पाया जा सकता है), लेकिन मुझे केवल थोड़ा बुरा होने की उम्मीद है।
