¿Qué estamos prediciendo cuando predicimos probabilidades?

¿Qué estamos prediciendo cuando predicimos probabilidades?

En una entrevista que tuve hace mucho tiempo, el tema de la entrevista me hizo reflexionar.

Entrevistador: ¿Sabías que Logistic está de regreso? Yo: Claro que sí, es muy común. INTERVIEWER: Entonces, ¿cómo crees que se debe explicar la probabilidad de que Logistic predice la regresión? Yo: Por supuesto que no. La probabilidad individual no se puede estimar si se realiza una sola observación. Se debe explicar que, dado N individuos con las mismas características, la tasa de éxito es igual a la probabilidad estimada.

Bueno, entonces el entrevistador no podía, y por supuesto el resultado final de la entrevista fue que me borraron (probablemente gracias a mi experiencia en economía y no en estadísticas o computadoras).

Tal vez le parezca un poco contradictorio o difícil de entender lo que dije anteriormente, pero cuando estimamos el regreso de Logistic, estimamos:

¿No debería interpretarse como la probabilidad de éxito de cada individuo?

• Creo que hay un problema con eso.

  Cuando decimos la probabilidad de éxito de una persona sola, debería ser la cantidad de veces que la misma persona lo repite 100 veces bajo las mismas condiciones, como promedio. Si recordamos que t es el número de veces que alguien lo intenta, entonces nuestro modelo ideal (proceso de generación de datos) debería ser:

  

  Sin embargo, alternativamente, el proceso de generación de datos en la realidad podría ser el siguiente: