Tipos de intervalos de confianza utilizados para predicción

Por ejemplo, usted creó un modelo de regresión para el número de llamadas que se reciben en un centro de llamadas por día. El número varía considerablemente dependiendo de factores tales como el día de la semana, el mes del año, las condiciones del mercado y los factores económicos. Usted se siente seguro de que el modelo se ajusta adecuadamente a los datos. Por lo tanto, concluye que es aceptable utilizar el modelo para predecir el número de llamadas por día para programar el número adecuado de agentes de servicio al cliente.

Para la predicción de cada día, usted especifica los valores para todos los predictores y establece el nivel de confianza en 95%. El resultado es un intervalo de predicción de 95% de [230, 270]. Usted puede estar 95% seguro de que este rango incluye el valor de la nueva observación. Además, el intervalo de confianza de 95% para la predicción es [240, 260]. Usted puede estar 95% seguro de que este rango incluirá la respuesta media para todos los días que sean idénticos a estos valores predictores.

El intervalo de predicción siempre es más amplio que el intervalo de confianza debido a la incertidumbre adicional que implica la predicción de una respuesta individual en comparación con la respuesta media.