Cuando se habla de logro de tareas de las tasas, hay una manera de mostrar que 0 de 20 intentos es "peor" que 0 de 10 intentos?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Supongamos que sabemos que la probabilidad de éxito en el intento. En este caso vamos a calcular la probabilidad de 0 de 10 y 0 de 20 casos.
Sin embargo, en este caso nos vamos al revés. No sabemos la probabilidad, tenemos los datos y tratamos de estimar la probabilidad.
Los más de los casos que tenemos, el más seguro de que podemos ser con respecto a los resultados. Si voy a una moneda y se la cabeza, no muy seguro de que es de doble cabeza. Si voy a tirar de 1.000 veces y será todos los jefes, es poco probable que es equilibrado.
Hay métodos que fueron diseñados con el fin de tener en cuenta el número de senderos a la hora de dar las estimaciones. Uno de ellos es aditivo de suavizado que @abukaj comentario acerca de arriba. Con el aditivo de suavizado añadimos extra pseudo muestras en consideración. En nuestro caso, en lugar del sendero que hemos de añadir dos más - un exitoso y uno fracasado.
- En el primer caso el alisado, la probabilidad será $\frac{1+0}{10 +1 +1}$ = $\frac{1}{12}$ ~ 8.3%
- En el segundo caso lo vamos a conseguir $\frac{1+0}{20 +1 +1}$ = $\frac{1}{22}$ ~ 4.5%
Tenga en cuenta que el aditivo de suavizado es sólo un método de estimación. Usted obtendrá resultados diferentes con diferentes métodos. Incluso con aditivo suavizado de sí mismo, se habría conseguido resultados distintos si se agregan 4 pseudo muestras.
Otro método es utilizar el intervalo de confianza como @mdewey sugerido. El más muestras que tenemos, el más corto es el intervalo de confianza será. El tamaño del intervalo de confianza es proporcional a la raíz cuadrada de las muestras - $\frac{1}{\sqrt{n}}$. Por lo tanto, duplicando el número de muestras que conducirá a una $\sqrt{2}$ más corto intervalo de confianza.
La media en ambos casos es 0. Si echamos un nivel de confianza de 90% (z=1.645)
- En el primer caso lo vamos a conseguir 0 + $\frac{1.645}{\sqrt{10}}$ ~ 52%
- En el segundo caso lo vamos a conseguir 0 + $\frac{1.645}{\sqrt{20}}$ ~ 36%
En caso de falta de datos, no hay incertidumbre. Los supuestos que realice y de los datos externos que voy a usar va a cambiar lo que usted conseguirá.
