لماذا تعاقب الخسارة اللوغاريتمية الخطأ عند توقع 99٪

• ما يثبته المصدر الأولي

  تقيس الخسارة اللوغاريتمية الاحتمال الذي أسنده النموذج للنتيجة الفعلية. إذا كان احتمال Yes هو p، فالخسارة تساوي −ln(p) عند وقوع Yes وتساوي −ln(1−p) عند وقوع No. ويشير انخفاض المتوسط إلى أداء أفضل وفق المقياس. Gneiting and Raftery on proper scoring rules ↗

• ما يتغير في التحليل

  لنفترض وقوع Yes في سبعة أحداث من عشرة. إذا أعطى نموذجان Yes دائما احتمالا قدره 70٪ و99٪، فكل منهما يصيب الاتجاه سبع مرات. ويبلغ متوسط الخسارة نحو 0.611 و1.389 على التوالي.

• ما يجب التحقق منه قبل الاستنتاج

  قارن توقعات محفوظة قبل معرفة النتيجة وفي وقت مرجعي موحد. والخطأ مع احتمال 0٪ أو 100٪ يعطي خسارة نظرية لا نهائية. وإذا وضعت حدود حسابية فحددها مسبقا. أما النتيجة المالية فتعتمد أيضا على السعر والتنفيذ.

يساعد الموجز السريع على القراءة. يظل المقال الكامل وروابط المصادر متاحين في هذه الصفحة.