Svelare il potere degli intervalli di previsione
Gli intervalli di previsione svolgono un ruolo cruciale nell'analisi di regressione, soprattutto quando l'obiettivo si estende oltre le semplici previsioni puntuali per valutare l'incertezza o la variabilità delle previsioni. A differenza delle previsioni puntuali, che forniscono un singolo valore stimato per ciascun input, gli intervalli di previsione offrono un intervallo entro il quale si prevede che il valore reale si trovi con una certa probabilità. Ciò è particolarmente prezioso perché tiene conto dell’incertezza intrinseca in qualsiasi modello predittivo. Quantificando questa incertezza, gli intervalli di previsione forniscono una comprensione più completa dei possibili risultati. Ad esempio, nelle previsioni finanziarie, conoscere l’intervallo entro il quale potrebbero fluttuare i rendimenti futuri è fondamentale per la gestione del rischio e le strategie di investimento.
Inoltre, il tentativo di creare gli intervalli di previsione più stretti o più “efficienti” in un modello di regressione migliora la precisione e l'affidabilità dei risultati del modello. Intervalli più stretti indicano un livello più elevato di certezza nelle previsioni, presupponendo che gli intervalli siano accurati e catturino in modo coerente i valori reali.
In generale l'intervallo di previsione si scrive come:
(𝜇-𝘻𝜎, 𝜇+𝘻𝜎)
Fonte: towardsdatascience.com
