Además de calcular una predicción base, el escenario más probable, Predicciones avanzadas también puede calcular escenarios adicionales, los escenarios de mejores y peores casos posibles, también conocido como intervalo de confianza.
En función de los intervalos de confianza, Predicciones avanzadas genera varios escenarios de predicciones de ML y almacena los resultados en el escenario que seleccione.
- Los intervalos de confianza de una predicción proporcionan un límite superior e inferior para los valores de salida previstos.
- Por ejemplo, el uso de los intervalos de confianza del 10 % (P10) y el 90 % (P90) proporciona un rango de valores conocido como intervalo de confianza del 80 %. Se espera que el valor observado sea inferior al valor P10, el 10 % del tiempo, y que el valor P90 sea superior al valor observado, el 90 % del tiempo.
Al generar previsiones en P10 y P90, puede esperar que el valor verdadero caiga entre esos límites el 80 % del tiempo.
Para definir intervalos de confianza:
- Seleccione si desea generar intervalos de confianza.
- Seleccione el intervalo de predicción que se utilizará para la predicción. El intervalo de predicción, o intervalo de confianza, define los valores de mejor y peor caso para la predicción. Por ejemplo, si selecciona 5 % y 95 %, el escenario de mejor caso es el percentil 95 de la predicción, el valor máximo de la predicción, y el escenario de peor caso es el percentil 5 de la predicción, el valor más bajo para la predicción. Seleccione el intervalo de predicción que se utilizará para la predicción.
- Para El modelo estima (valores ajustados) para el historial de datos, Mejor caso y Peor caso, seleccione miembros de cada dimensión para definir dónde se van a almacenar los datos de predicción para valores ajustados, escenarios de mejor caso y escenarios de peor caso.