Autocorrelazione dei residui: quando un modello è finito

Il grafico del post: Autocorrelazione dei residui: quando un modello è finito.
Così come è uscito su LinkedIn. Dati: Campione app mobile, 155 settimane di installazioni.

Questo è il grafico che ti dice se una previsione è finita, e quasi nessuno lo guarda.

È l’autocorrelazione dei residui: quello che il modello non è riuscito a spiegare, controllato per vedere se ha ancora una forma. Venti lag, e una banda che segna dove starebbe il puro rumore casuale.

La logica è semplice. Se gli avanzi portano ancora uno schema, il modello non ha finito di mangiare. Un picco al lag 52 su dati settimanali vuol dire che una stagionalità annuale è rimasta fuori. Un decadimento lento sui primi lag vuol dire che il termine di inerzia è troppo debole. In entrambi i casi c’è segnale caduto per terra, e il suo posto è nella previsione, non nell’errore.

Qui un lag su venti supera la linea. Il lag 1 è a 0,17 contro una soglia di 0,16.

Ora la parte che vale la pena dire ad alta voce, perché è lì che i report di solito diventano disonesti, in un senso o nell’altro.

Con una banda al 95% ti aspetti che un lag su venti la superi per puro caso. È quello che la banda significa. Un solo sforamento marginale al primo lag non è la prova di un problema, e non è nemmeno qualcosa da nascondere. È il costo atteso di fare venti test in una volta.

A cambiare il verdetto sarebbe uno schema: diversi lag fuori, oppure uno solo molto ampio in una posizione stagionale, oppure lo stesso lag fuori in specificazioni diverse. Qui non c’è niente di tutto questo.

Fin dove si può ancora guardare avanti con sicurezza. Ampiezza dell’intervallo al 95%, come quota della previsione stessa
La stessa analisi da un’altra angolazione.

Quindi i residui sono abbastanza vicini al rumore da potersi fidare dell’intervallo, ed è proprio questo lo scopo dell’esercizio. La banda di confidenza della previsione viene calcolata come se i residui si comportassero bene. Se non è così, la banda è troppo stretta, e una banda troppo stretta è peggio di nessuna banda, perché invita a una decisione che i dati non possono sostenere.

È la parte della previsione che non sta in un titolo. Un numero è facile. Un numero che puoi difendere richiede altri quattro grafici, e questo è uno di quelli.

TEA esegue la diagnostica dei residui insieme alla stima e la mostra accanto alla previsione, non su richiesta, perché una previsione senza diagnostica è un’opinione con la virgola.

Se da questo post vuoi portarti via un’abitudine, prendi questa. Quando qualcuno ti consegna una previsione, chiedi com’è fatto il grafico dei residui. Se la risposta è un’alzata di spalle, l’intervallo di quella previsione è decorazione, e l’intervallo è proprio la parte su cui stavi per prendere una decisione.

È anche il controllo più economico di tutto il processo. La stima è già stata calcolata, i residui esistono già, e il test è venti numeri confrontati con una linea. Se viene saltato non è per il costo: è perché nessuno lo chiede.

Il grafico è l’output reale di Serie storiche (ARIMA) in TEA.

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