ATLASCalibrazione
Glossario degli investimenti · Modelli e probabilità
La corrispondenza tra le probabilità dichiarate da un modello e la frequenza con cui quegli eventi si verificano davvero.
Definizione
Una previsione è calibrata quando le sue probabilità corrispondono alla realtà: tra tutte le volte in cui dice «70%», l'evento dovrebbe verificarsi circa il 70% delle volte. La calibrazione è diversa dall'accuratezza. Un modello potrebbe avere spesso ragione ma essere troppo sicuro di sé, oppure essere umile e ben calibrato.
Si verifica raccogliendo molte previsioni, raggruppandole per probabilità dichiarata e controllando la quota di quelle che si sono avverate. La calibrazione è ciò che distingue una probabilità da una congettura, e il motivo per cui uno storico dei risultati pubblicato conta: senza verifica, un «intervallo al 90%» è solo un'etichetta.
Esempio svolto
Supponi che un modello faccia 1000 previsioni, ciascuna con una probabilità dichiarata di 70%. Se è ben calibrato, circa 700 di esse dovrebbero avverarsi. Vederne tra 640 e 760 sarebbe coerente con il caso; molte di meno significherebbe che il modello è troppo sicuro di sé.
Questo esempio è indicativo: lo stesso test applicato agli intervalli verifica se un intervallo al 90% contiene il risultato nove volte su dieci.
Come lo usa ATLAS
ATLAS calibra le sue probabilità e i suoi intervalli sulle previsioni passate e pubblica uno storico dei risultati, così chiunque può verificare se i numeri dichiarati hanno retto.
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Qual è la differenza tra calibrazione e accuratezza?
L'accuratezza chiede se la previsione era giusta. La calibrazione chiede se la confidenza dichiarata era giusta in media. Un modello può essere accurato e mal calibrato.
Come posso verificare la calibrazione di chi fa previsioni?
Raccogli le sue previsioni passate con le probabilità dichiarate, raggruppale (per esempio 60-70%) e confronta la percentuale di successi di ciascun gruppo con la probabilità dichiarata.
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