논리적 사고

예측에 여백을 붙일 때, 폭은 누가 정할까?

보정용 오차 자료로 예측 구간을 만드는 컨포멀 예측(보정 자료로 오차 범위를 정하는 방법)의 입구를 살펴봅니다. 포함률 목표를 바꾸며 구간의 폭을 직접 비교하세요.

그림에서 무엇을 볼까요?

보정 오차 아홉 개의 순위와 예측 구간. 90% 목표는 14–26, 80% 목표는 15–25를 만든다.

LTCT의 가상 절대오차는 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 6분입니다. 보정 자료는 아홉 개이고, 새 예측의 중심은 20분으로 둡니다. 목표 포함률 90%에서는 ⌈(9+1)×0.9⌉=9번째 오차 6을 골라 [14, 26]분을 만듭니다.

목표를 80%로 바꾸면 8번째 오차 5를 골라 [15, 25]분이 됩니다. 폭이 좁아지지만 같은 포함률을 유지한다고 말할 수는 없습니다. 포함 목표와 정보의 정밀함 사이의 관계를 슬라이더로 비교해 보세요.

가상 보정 자료의 한 번 계산입니다. 경험적 포함률 실험이나 실제 모델의 성능 검증이 아닙니다.

자료 분포가 달라지거나 시계열 의존이 있으면 기본 보장을 그대로 적용할 수 없습니다. 활동에서는 독립·동일분포 조건을 둡니다.

90%는 모든 개별 구간에 대해 관측값이 들어갈 조건부 확률이 90%라고 읽는 표현이 아닙니다.

한 번 구간 밖에 나왔으니 방법이 틀린 걸까요?