Cosa significa "Punteggio di non conformità"?

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Il punteggio di non conformità è una misura usata nei metodi di previsione per valutare quanto bene un'osservazione specifica si adatti a un gruppo di osservazioni simili. Quando facciamo previsioni, vogliamo spesso sapere quanto sia probabile o improbabile un certo risultato basato su dati precedenti.

In parole semplici, un punteggio di non conformità ci aiuta a capire quanto una nuova osservazione sia diversa da quello che ci aspettiamo in base alle informazioni passate. Se il punteggio è alto, suggerisce che l'osservazione non si allinea bene con le altre. Al contrario, un punteggio basso significa che è molto simile a quello che abbiamo già visto.

Questo punteggio gioca un ruolo chiave nella creazione di set di previsioni. Guardando i punteggi di non conformità di diverse osservazioni, possiamo formare set che sono più accurati e affidabili. Ad esempio, in alcuni metodi, i punteggi di osservazioni simili possono essere combinati per migliorare le previsioni complessive.

L'idea è che quando molti oggetti simili sono d'accordo, possiamo avere più fiducia nelle nostre previsioni. Così, il punteggio di non conformità non solo aiuta nelle previsioni individuali, ma supporta anche l'efficacia complessiva del processo di previsione.