Tipos de intervalos de confiança usados para predição

Por exemplo, você desenvolveu um modelo de regressão para o número de chamadas que uma central de atendimento recebe por dia. O número varia enormemente dependendo de fatores como o dia da semana, mês do ano, condições de mercado e fatores econômicos. Você se sente confiante de que o modelo se ajusta com exatidão aos dados. Portanto, você conclui que é aceitável usar o modelo para predizer o número de chamadores por dia, a fim de agendar o número apropriado de agentes de atendimento ao cliente.

Para cada dia de predição, você especifica os valores para todas as preditoras e define o nível de confiança em 95%. O resultado é um intervalo de predição de 95% de [230, 270]. Você pode ter 95% de confiança de que este intervalo inclui o valor da nova observação. Além disso, o intervalo de confiança de 95% da predição é [240, 260]. Você pode ter 95% de confiança de que este intervalo inclui a resposta média para todos os dias que são idênticos a esses valores da preditora.

O intervalo de predição é sempre maior do que o intervalo de confiança devido à incerteza adicionada envolvida na predição da resposta única versus a resposta média.