置信区间
统计学中表达估计不确定性的区间，通常与置信水平（如95%）搭配使用，区间宽度反映估计精度
时间轴 (近 90 天)
论文统计上把每个单元的240个实例当作独立处理，但实例是聚簇的，导致置信区间偏紧。
条件区间与置信区间构造方式不同：条件区间忽略模型选择带来的多重比较问题，往往更窄；置信区间试图覆盖参数真值。两者宽度不可直接比较，区间重叠与否不直接对应排名显著性。
置信区间若跨越零，则不能拒绝无效应的零假设；区间宽度反映精度，样本越小、方差越大，区间越宽。
交叉验证的常见做法包括：多模型投票或对比、同一问题多次采样看结果稳定性、用规则或小模型做二次校验、以及人工抽检作为黄金标准
置信区间表示在给定置信水平（如95%）下真实值可能落入的范围，区间越宽表示预测不确定性越大，业务决策应更谨慎。
若数据具有长记忆性，使用传统的 √γ 置信区间将严重低估不确定性，必须采用 γ^{β-1/2}ℓ(1/γ) 为基础的尺度进行推断。
校准的不确定性区间意味着：若模型声称 90% 置信区间为某范围，则在大量测试样本中约 90% 的真实值应落入该范围。
对于仅包含数百条样本的切片评测，合理的置信区间往往宽达3-5个百分点
评估结果更适合用置信区间而非点估计表达，报告通过率区间比报告单一数字更诚实
β1的95%置信区间可通过 β1 ± 2·SE(β1) 构建，含义是反复采样建模约95%情况下真实β1落在该区间内
全部知识事实 (10)
论文统计上把每个单元的240个实例当作独立处理，但实例是聚簇的，导致置信区间偏紧。
50%待验证条件区间与置信区间构造方式不同：条件区间忽略模型选择带来的多重比较问题，往往更窄；置信区间试图覆盖参数真值。两者宽度不可直接比较，区间重叠与否不直接对应排名显著性。
50%待验证置信区间若跨越零，则不能拒绝无效应的零假设；区间宽度反映精度，样本越小、方差越大，区间越宽。
50%待验证交叉验证的常见做法包括：多模型投票或对比、同一问题多次采样看结果稳定性、用规则或小模型做二次校验、以及人工抽检作为黄金标准
50%待验证置信区间表示在给定置信水平（如95%）下真实值可能落入的范围，区间越宽表示预测不确定性越大，业务决策应更谨慎。
50%待验证若数据具有长记忆性，使用传统的 √γ 置信区间将严重低估不确定性，必须采用 γ^{β-1/2}ℓ(1/γ) 为基础的尺度进行推断。
50%待验证校准的不确定性区间意味着：若模型声称 90% 置信区间为某范围，则在大量测试样本中约 90% 的真实值应落入该范围。
50%待验证对于仅包含数百条样本的切片评测，合理的置信区间往往宽达3-5个百分点
50%待验证评估结果更适合用置信区间而非点估计表达，报告通过率区间比报告单一数字更诚实
50%待验证β1的95%置信区间可通过 β1 ± 2·SE(β1) 构建，含义是反复采样建模约95%情况下真实β1落在该区间内
50%