ATLASCalibración
Glosario de inversión · Modelos y probabilidades
La coincidencia entre las probabilidades que declara un modelo y la frecuencia con que esos eventos ocurren de verdad.
Definición
Un pronóstico está calibrado cuando sus probabilidades coinciden con la realidad: de todas las veces que dice «70%», el evento debe ocurrir cerca del 70% de las veces. La calibración es distinta de la precisión. Un modelo puede acertar a menudo pero ser demasiado confiado, o ser humilde y estar bien calibrado.
Se comprueba reuniendo muchos pronósticos, agrupándolos por probabilidad declarada y revisando la proporción que se cumplió. La calibración es lo que separa una probabilidad de una conjetura, y la razón por la que importa un historial público de resultados: sin comprobación, un «rango del 90%» es solo una etiqueta.
Ejemplo resuelto
Supón que un modelo hace 1,000 pronósticos, cada uno con una probabilidad declarada de 70%. Si está bien calibrado, cerca de 700 de ellos deberían cumplirse. Ver entre 640 y 760 sería coherente con el azar; muchos menos indicaría que el modelo es demasiado confiado.
Este ejemplo es ilustrativo: la misma prueba aplicada a rangos comprueba si un rango del 90% contiene el resultado nueve de cada diez veces.
Cómo lo usa ATLAS
ATLAS calibra sus probabilidades y rangos con pronósticos pasados y publica un historial de resultados para que cualquiera pueda comprobar si las cifras declaradas se cumplieron.
Relacionado en ATLAS: Historial de aciertos →Ver todas las herramientas de ATLAS →Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre calibración y precisión?
La precisión pregunta si el pronóstico acertó. La calibración pregunta si la confianza declarada fue la correcta en promedio. Un modelo puede ser preciso y estar mal calibrado.
¿Cómo puedo comprobar la calibración de quien pronostica?
Reúne sus pronósticos pasados con probabilidades declaradas, agrúpalos (por ejemplo 60-70%) y compara la tasa de aciertos de cada grupo con su probabilidad declarada.
Términos relacionados
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