Calibração
Glossário de investimentos · Modelos e probabilidades
A correspondência entre as probabilidades que um modelo declara e a frequência com que esses eventos de fato acontecem.
Definição
Uma previsão é calibrada quando suas probabilidades correspondem à realidade: de todas as vezes em que ela diz "70%", o evento deve acontecer cerca de 70% das vezes. Calibração é diferente de precisão. Um modelo pode acertar com frequência, mas ser excessivamente confiante, ou ser humilde e bem calibrado.
Para testá-la, reúnem-se muitas previsões, agrupam-se por probabilidade declarada e verifica-se a parcela que se confirmou. A calibração é o que separa uma probabilidade de um palpite, e o motivo pelo qual um histórico publicado importa: sem verificação, uma "faixa de 90%" é só um rótulo.
Exemplo prático
Suponha que um modelo faça 1.000 previsões, cada uma declarando 70% de chance. Se estiver bem calibrado, cerca de 700 delas devem se confirmar. Ver entre 640 e 760 seria compatível com o acaso; muito menos que isso indicaria que o modelo é excessivamente confiante.
Este exemplo é ilustrativo: o mesmo teste aplicado a faixas verifica se uma faixa de 90% contém o resultado nove vezes em dez.
Como a ATLAS usa
A ATLAS calibra suas probabilidades e faixas com base em previsões passadas e publica um histórico de acertos para que qualquer pessoa possa verificar se os números declarados se sustentaram.
Relacionado na ATLAS: Histórico de acertos →Ver todas as ferramentas da ATLAS →Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre calibração e precisão?
A precisão pergunta se a previsão estava certa. A calibração pergunta se a confiança declarada estava certa, em média. Um modelo pode ser preciso e mal calibrado.
Como posso verificar a calibração de quem faz previsões?
Reúna as previsões passadas com as probabilidades declaradas, agrupe-as (por exemplo, 60-70%) e compare a taxa de acerto de cada grupo com a probabilidade declarada.
Termos relacionados
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