Un intervalo de predicción es un rango de valores que probablemente contenga el valor de una única nueva observación dados los ajustes especificados de los predictores. Por ejemplo, para un intervalo de predicción del 95% de , puede tener un 95% de confianza en que la próxima nueva observación caerá dentro de este rango.
Después de ajustar un modelo de regresión que proporcione un ajuste adecuado a los datos, puede utilizar el modelo para generar predicciones basadas en valores específicos de los predictores. Sin embargo, las predicciones no son tan simples como un único valor predicho. El valor predicho es en realidad el valor medio de la respuesta. Como cualquier media, hay variabilidad alrededor de esa media.
Los intervalos de predicción dan cuenta de la variabilidad alrededor de la respuesta media inherente a cualquier predicción. Al igual que los intervalos de confianza, los intervalos de predicción tienen un nivel de confianza y pueden ser un rango de dos lados, o un límite superior o inferior. A diferencia de los intervalos de confianza, los intervalos de predicción predicen la dispersión de las observaciones individuales en lugar de la media.
Nótese que un intervalo de predicción es diferente de un intervalo de confianza de la predicción. El intervalo de predicción es siempre más amplio que el intervalo de confianza de la predicción debido a la incertidumbre añadida que supone la predicción de una respuesta individual frente a la respuesta media.
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