Estima un intervalo de confianza para la precisión media de un sistema de pronóstico a partir de su media, variabilidad y tamaño de muestra. El resultado ayuda a distinguir una precisión puntual de un rango plausible y a evaluar si la evidencia disponible es suficientemente estable para comparar modelos o periodos.
Donde z depende del nivel de confianza, s es la desviación estándar y n el tamaño muestral. El intervalo mostrado se acota entre 0 % y 100 %.
Un intervalo más estrecho indica una estimación más precisa de la precisión media. Un intervalo amplio sugiere mayor incertidumbre por alta variabilidad, poca muestra o ambas.
La fórmula usa una aproximación normal. Si la muestra es muy pequeña o la distribución es fuertemente asimétrica, conviene usar un método estadístico adaptado a los datos originales.
Con una precisión media de 82 %, desviación estándar de 8 p.p., 100 observaciones y 95 % de confianza: error estándar = 0,8 p.p.; margen ≈ 1,57 p.p.; intervalo ≈ 80,43 % a 83,57 %.
Introduce la precisión media, su desviación estándar, el número de observaciones y el nivel de confianza. La calculadora usa error estándar y un valor crítico normal bilateral.
Una desviación estándar mayor incrementa el error estándar y ensancha el intervalo, por lo que la estimación de la precisión media es menos precisa.
Al aumentar el tamaño de la muestra, el margen disminuye aproximadamente con la raíz cuadrada del número de observaciones, siempre que la variabilidad se mantenga similar.
No directamente. Convierte primero la precisión a porcentaje; por ejemplo, 0,82 equivale a 82 %.
La precisión es una proporción acotada. La aproximación normal puede superar esos límites, por eso la presentación se restringe al rango interpretable de la métrica.
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Estimador | Precisión media |
| Incertidumbre | Error estándar y margen |
| Método | Intervalo bilateral normal |