Menafsirkan confidence interval dan prediction interval

Probabilitas Lanjutan: Ketidakpastian dalam Data

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Mengapa kita perlu interval?

  • Keputusan berbasis data mengandung ketidakpastian
  • Variabilitas pada data dan hasil
  • Confidence interval dan prediction interval membantu menyampaikan ketidakpastian

Rentang nilai

Probabilitas Lanjutan: Ketidakpastian dalam Data

Confidence interval

  • Keandalan perkiraan parameter statistik
  • Berdasarkan proses pengambilan sampel

Confidence interval - konsep

Probabilitas Lanjutan: Ketidakpastian dalam Data

Contoh confidence interval

Contoh confidence interval

Probabilitas Lanjutan: Ketidakpastian dalam Data

Prediction interval

  • Rentang untuk satu titik data baru
  • Berdasarkan model statistik
  • Biasanya lebih lebar

Prediction interval - konsep

Probabilitas Lanjutan: Ketidakpastian dalam Data

Contoh prediction interval

Contoh prediction interval

Probabilitas Lanjutan: Ketidakpastian dalam Data

Confidence vs. prediction interval

Confidence interval

  • Rentang untuk parameter statistik
  • Berdasarkan proses pengambilan sampel
  • Biasanya lebih sempit

Prediction interval

  • Rentang untuk satu observasi individu
  • Berdasarkan model prediktif
  • Biasanya lebih lebar
Probabilitas Lanjutan: Ketidakpastian dalam Data

Contoh: manajemen risiko

  • Return portofolio investasi
  • Rata-rata return tahunan 8%

Pergerakan harga saham

Probabilitas Lanjutan: Ketidakpastian dalam Data

Contoh: manajemen risiko

Jenis Interval Tujuan Rentang Interval 95%
Confidence Interval Estimasi rata-rata return portofolio 7% hingga 9%
Prediction Interval Estimasi return satu investasi 4% hingga 12%
Probabilitas Lanjutan: Ketidakpastian dalam Data

Ayo berlatih!

Probabilitas Lanjutan: Ketidakpastian dalam Data

Preparing Video For Download...