確率を予測するとき,私たちは何を予測しているのでしょうか?

確率を予測するとき,私たちは何を予測しているのでしょうか?

インタビューのテーマが思い出に残りました. その時の面接は概してこうでした.

ロジスティックが戻ってくるのをご存知ですか? 私は:もちろん,よく使われます. インタビュアー: では,Logisticの回帰予測の概率を どう説明しますか? 私は:もちろんない.ただ一つの観察がある場合,個体の確率は推定できない.これは,同じ特徴を持つ個体Nを与えられた場合,成功率は推定された確率に等しいと解釈されるべきである.

インタビューの最終的な結果は,もちろん,私がクビになったことでした (統計ではなく経済学,コンピュータの背景のおかげかもしれません).

ロージスティック・リターンの推計をすると,

"成功の確率"は,個人の成功の確率で説明されるべきではないでしょうか.

• この発言には問題があると思います.

  単独で成功する確率とは,同じ人が同じ条件で100回繰り返す平均的な成功回数である. tが誰かの試みの回数だと記憶すると,我々の理想モデル (データ生成プロセス) は次のようになるはずです.

  

  しかし,別の方法として,実際のデータ生成プロセスは以下のようなものかもしれません.