जब हम सम्भावनाओं का पूर्वानुमान लगाते हैं, तो हम क्या पूर्वानुमान लगा रहे होते हैं?

मुझे याद है कि बहुत पहले एक इंटरव्यू में मैंने एक इंटरव्यू का विषय याद किया था।

साक्षात्कारकर्ता: क्या आप लॉजिस्टिक रिटर्न के बारे में जानते हैं?
मैंः हाँ, मैं जानता हूँ, यह बहुत आम है।
साक्षात्कारकर्ता: तो आप कैसे समझते हैं कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन की भविष्यवाणी की संभावना को किसी व्यक्ति की सफलता की संभावना के रूप में समझाया जाना चाहिए?
मैं: बिल्कुल नहीं <unk> यदि केवल एक ही अवलोकन किया जाए, तो व्यक्ति की संभावना का अनुमान नहीं लगाया जा सकता <unk> इसे इस तरह समझा जाना चाहिए कि, N व्यक्तियों को एक ही विशेषता के साथ दिया जाए, सफलता की दर अनुमानित संभावना के बराबर है <unk

ओह, और साक्षात्कारकर्ता के पास कोई विकल्प नहीं था, और निश्चित रूप से अंत में साक्षात्कार के परिणाम में मुझे पोंछ दिया गया था (शायद यह मेरी अर्थशास्त्र की पृष्ठभूमि के कारण था, न कि सांख्यिकी और कंप्यूटर के कारण)

और अगर आपको लगता है कि यह थोड़ा असंगत है, और यह समझना मुश्किल है, जब हम लॉजिस्टिक रिटर्न का अनुमान लगाते हैं, तो हम अनुमान लगाते हैंः

क्या इसे व्यक्तिगत सफलता की संभावना के रूप में नहीं समझा जाना चाहिए?

• मुझे लगता है कि इस तरह के बयानों में कुछ समस्याएं हैं।

  जब हम किसी व्यक्ति के सफल होने की संभावना के बारे में बात करते हैं, तो यह होना चाहिए कि एक ही व्यक्ति ने 100 बार एक ही शर्तों के तहत, औसतन कितनी बार सफलता प्राप्त की। यदि हम t को किसी व्यक्ति के प्रयासों की संख्या के रूप में लिखते हैं, तो हमारा आदर्श मॉडल (डेटा जनरेशन प्रक्रिया) इस तरह होना चाहिएः

  

  हालांकि, वैकल्पिक रूप से, वास्तविक डेटा उत्पादन प्रक्रिया इस तरह हो सकती हैः