Метод пропорционального интервала NIST показывает, почему двенадцать побед и двенадцать сотен побед обеспечивают разную точность, даже при одинаковой наблюдаемой скорости.

Что источник устанавливает

NIST описывает доверительные интервалы Уилсона для биномиальной пропорции и обсуждает, почему простое симметричное приближение может быть неподходящим, особенно для небольших образцов или экстремальных пропорций.В методе используется наблюдаемое количество, а также размер выборки. NIST/SEMATECH — доверительные интервалы для пропорций

Используя эту формулу с z = 1.96, иллюстративное 12 побед из 20 испытаний дает 95% интервал примерно от 38.7% до 78.1%. Для 1,200 побед из 2,000 испытаний соответствующий интервал составляет примерно 57.8% до 62.1%. Оба наблюдаемых показателя составляют 60%; ни один набор данных не заявлен как реальная торговая производительность.

Что изменяет различие

Процент без его знаменателя скрывает, сколько информации было получено. Более широкий интервал в небольшом примере является предупреждением против превращения короткой выигрышной истории в точное утверждение об успешности.

Интервал также не удостоверяет набор данных. Отборочная отчетность, зависимые наблюдения и изменяющиеся условия могут подорвать модель до применения формулы. Статистическая точность и качество доказательств требуют отдельных обзоров.

Вопросы для следующего обзора

Получить полный подсчет проб, правила включения и датированные результаты. Записать метод и его предположения вместе с любым интервалом. Частотный 95% уровень доверия описывает повторный выборочный охват процедуры; это не обещание о следующей сделке или гарантия прибыли.