Оцінка достовірності є ZX + (1-Z)M, де Z — це число від 0 до 1 (зване «вага довіри» або «коефіцієнт довіри»), розраховане для врівноваження помилки вибірки X проти можливої нерелевантності (і, отже, помилки моделювання) M.
Основна формула для розрахунку зважених оцінок довіри така: Оцінка = 2 x [Спостереження] + (1-Z) x [Інша інформація] і 0 I 2 51. Якщо наш обсяг даних настільки великий, що ми можемо надати йому повну вагу при складанні нашої оцінки, тоді ми встановимо Z=l.
Стандарт повної достовірності встановлюється таким чином, щоб загальна кількість претензій була в межах 5% від спостережуваного значення з ймовірністю p=0,95. Кількість претензій має від’ємний біноміальний розподіл, Pr(N=x)=(x+r−1x)(11+β)r(β1+β)x, де β=1.
Коефіцієнт вірогідності Z визначає відносну важливість даних для розрахунку оновленого прогнозу. Кажуть, що повна довіра досягається, якщо Z = 1, у цьому випадку передбачення залежить лише від даних, але не від посібника. Коли Z < 1, кажуть, що дані мають часткову достовірність.
Питання такі:
- Хто автор? (орган)
- Яка мета контенту? (Точність)
- Звідки вміст? (Видавництво)
- Чому існує джерело? (Мета та об'єктивність)
- Як це джерело в порівнянні з іншими? (Визначення, що є що)