Wenn wir die Wahrscheinlichkeit prognostizieren, was prognostizieren wir?

Wenn wir die Wahrscheinlichkeit prognostizieren, was prognostizieren wir?

Ich habe ein Interview vor langer Zeit gemacht, das mir einiges in Erinnerung ruft.

Interviewer: Wissen Sie, dass Logistic zurückkehrt? Ich: Natürlich. Interviewer: Wie erklären Sie die Wahrscheinlichkeit der Logistic-Rückkehrprognose als die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs eines Individuums? Ich: Natürlich nicht. Wenn man nur eine Beobachtung macht, kann man die Wahrscheinlichkeit nicht schätzen. Man sollte erklären, dass die Erfolgsquote für N Personen mit den gleichen Eigenschaften der geschätzten Wahrscheinlichkeit entspricht.

Oh ja, der Interviewer konnte es damals nicht, und natürlich wurde ich bei dem letzten Interview ausgewichen (vielleicht wegen meiner Wirtschaft und nicht wegen meiner Statistik oder Computer-Hintergrund).

Vielleicht finden Sie, was ich oben gesagt habe, ein wenig verwirrend und schwer zu verstehen, aber als wir Logistic zurückschätzten, schätzten wir:

Sollte das nicht als die Wahrscheinlichkeit des individuellen Erfolgs interpretiert werden?

• Ich denke, das ist ein Problem.

  Wenn wir sagen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein einzelner Mensch erfolgreich ist, sollte die durchschnittliche Anzahl der erfolgreichen 100 Wiederholungen unter den gleichen Bedingungen sein. Wenn t die Anzahl der Versuche eines einzelnen ist, dann sollte unser ideales Modell (die Datenerstellung) so aussehen:

  

  Alternativ könnte der reale Datenerstellungsprozess jedoch folgendermaßen aussehen: