Vertrouwen Interval vs Gelooflijke Interval

Definieer het streefcijfer voor het berekenen van een interval: een gemiddelde rendement, regressiecoëfficiënt, volatiliteit, standaardsnelheid, optie-modelinvoer of een andere hoeveelheid

Het steekproefmodel bepaalt hoe de gegevens zouden variëren, terwijl de voorverwerking, afhankelijkheid, censoring en selectie bepalen welke onzekerheid het interval eigenlijk omvat

Geen van beide intervals heeft betrekking op modelfouten, regimewijzigingen, gegevensfouten of een estimand die niet overeenkomt met de beslissing, tenzij deze risico's in de analyse worden opgenomen

Een 95%-betrouwbaarheidsprocedure geeft intervallen die de vaste werkelijke parameter bevatten in 95% van de herhaalde monsters volgens de aannames ervan

Na één interval wordt waargenomen, klassieke dekking theorie niet een 95% waarschijnlijkheid toe te kennen aan die vaste parameter binnen die gerealiseerde eindpunten

De parameter is vastgesteld en het interval is willekeurig voor de bemonstering; dekking behoort tot de regel over herhalingen, niet tot elk bepaald interval

Een 95% geloofwaardig interval bevat 95% van de posterior waarschijnlijkheid voor de parameter onder de gespecificeerde waarschijnlijkheid en voorafgaande

De gelijke-staart intervallen laten in beide staarten gelijke achterste massa achter, terwijl de hoogste-achterste-dichtheidssets hoge dichtheidswaarden zoeken en kunnen worden losgekoppeld

De posterieure verklaring is direct maar voorwaardelijk: een slechte voorafgaande, waarschijnlijkheid, of data proces kan een nauwkeurige maar misleidend interval produceren

Met regelmatige modellen, grote monsters, en zwakke invloed vooraf, vertrouwen en geloofwaardige intervallen kunnen numeriek dicht

Ze kunnen zich in de buurt van grenzen, met scheefgetrokken waarschijnlijkheden, zwakke identificatie, kleine monsters, hiërarchische pooling, of informatieve eerderen diversifiëren

Overeenkomst is een numeriek resultaat onder specifieke veronderstellingen, geen bewijs dat frequentistische dekking en posterior waarschijnlijkheid hetzelfde betekenen

Meer informatie kan worden verkregen door kleinere intervallen, maar ook door onderschatte afhankelijkheid, optionele stop, selectie, starre modellen of een te geconcentreerde voorafgaande

De betrouwbaarheidsprocedures moeten worden gecontroleerd op dekking, terwijl Bayesiaanse intervallen voorafgaande en posterior voorspellende controles en gevoeligheidsanalyses nodig hebben.

Transformatie: intervalprocedures die rechtstreeks gebaseerd zijn op logvolatiliteit, volatiliteit en variantie hoeven niet te worden omgezet in identieke voorkeursintervallen

Autocorrelation, volatiliteit clustering, overlappende rendementen, overleving, en veranderende blootstellingen kan ongeldig maken schoolboek standaard fouten

Een korte periode voor een historisch gemiddelde terugkeer kan een regime uit het verleden nauwkeurig schatten, terwijl weinig wordt gezegd over de kansen die het volgende regime biedt

Gebruik blok- of afhankelijkheids-bewuste methoden, hiërarchische of dynamische modellen en expliciete breukanalyse alleen wanneer hun aannames passen bij het datagenererende proces.

Vermeld of het interval een herhaalde monsterdekking of posterior waarschijnlijkheid heeft, en noem de estimand, horizon, model, eerdere, en vertrouwen of geloofwaardigheidsniveau

Puntschattingen, interval-eindpunten, praktische beslissingsdrempels, gevoeligheid voor vensters en eerderen en waar mogelijk buiten de steekproefkalibratie tonen

Een interval moet de onzekerheid voor een beslissing communiceren, niet een modelafhankelijke berekening omzetten in een garantie over toekomstige opbrengsten