
Nell'analisi statistica della classificazione binaria, lF score (nota anche come F-score o F-measure, letteralmente "misura F") è una misura dell'accuratezza di un test. La misura tiene in considerazione precisione e recupero del test, dove la precisione è il numero di veri positivi diviso il numero di tutti i risultati positivi, mentre il recupero è il numero di veri positivi diviso il numero di tutti i test che sarebbero dovuti risultare positivi (ovvero veri positivi più falsi negativi). L'F viene calcolato tramite la media armonica di precisione e recupero:
Può assumere valori compresi fra 0 e 1. Assume valore 0 solo se almeno uno dei due vale 0, mentre assume valore 1 sia precisione che recupero valgono 1. L'F score è anche noto come coefficiente di Sørensen-Dice (DSC), o semplicemente coefficiente di Dice.
La formula generale è:
per valori di β reali positivi.
La formula in termini di errori di primo e secondo tipo:
Due particolari istanze della formula solitamente utilizzate sono la misura formula_4 (che pone maggiore enfasi sui falsi negativi) ed formula_5 (la quale attenua l'influenza dei falsi negativi).
In generale, formula_6 "misura l'efficacia del recupero rispetto ad un utente attribuisce al recupero un'importanza di β volte quella della precisione".
L'F-score è solitamente usata nel campo del recupero dell'informazione per misurare l'accuratezza delle ricerche o della classificazione dei documenti. Inizialmente l'F score era l'unica misura ad essere considerata, ma con la proliferazione in larga scala di motori di ricerca gli obiettivi di prestazione iniziarono a variare, divenendo necessario porre maggiore enfasi su precisione o recupero.
L'F-score è usata anche nel campo dell'apprendimento automatico ed è vastamente impiegata nella letteratura sull'elaborazione del linguaggio naturale.
Da notare, comunque, che non viene mai preso in considerazione il numero di veri negativi. In tal senso, misure come il coefficiente di correlazione di Matthews o il Kappa di Cohen possono generare risultati più adeguati alle proprie esigenze.
Mentre l'F-measure è una media armonica di recupero e precisione, la cosiddetta G-measure è una media geometrica:
Dove "PPV" sta per "Positive Predictive Value" ("valore predittivo positivo") e "TPR" per "True Positive Rate" (o indice di sensibilità).
È nota anche come indice di Fowlkes-Mallows.


statistica, quando si stima un parametro, la semplice individuazione di un singolo valore è spesso non sufficiente.
È opportuno allora accompagnare la stima di un parametro con un intervallo di valori plausibili per quel parametro, che viene definito intervallo di confidenza (o intervallo di fiducia).
Se formula_1 e formula_2 sono variabili casuali con distribuzioni di probabilità che dipendono da qualche parametro formula_3 e formula_4 (dove formula_5 è un numero tra 0 e 1), allora l'intervallo casuale formula_6 è un intervallo di confidenza al formula_7 per formula_8. I valori estremi dell'intervallo di confidenza si chiamano "limiti di confidenza".
Ad esso si associa quindi un valore di probabilità cumulativa che caratterizza, indirettamente in termini di probabilità, la sua ampiezza rispetto ai valori massimi assumibili dalla variabile aleatoria misurando cioè la probabilità che l'evento casuale descritto dalla variabile aleatoria in oggetto cada all'interno di tale intervallo, graficamente pari all'area sottesa dalla curva di distribuzione di probabilità della variabile aleatoria nell'intervallo considerato.
È bene non confondere l'intervallo di confidenza con la probabilità. Data l'espressione "vi è un livello di confidenza del 95% che formula_9 sia nell'intervallo", nulla si può dire sulla probabilità che l'intervallo ottenuto contenga formula_10
Si ipotizzi di voler calcolare l'età media degli abitanti di un luogo. Supponiamo che non si conosca l'età per ogni singolo abitante. Viene allora estratto un campione casuale di abitanti di cui è possibile sapere l'età, e dal campione si tenta di inferire ("predire") l'età media per tutta la popolazione residente e la variabilità di tale dato. Questo può essere fatto calcolando, ad esempio, l'età media delle persone presenti nel campione e ipotizzando che questo valore coincida con l'età media di tutta la popolazione inclusa quella non scelta nel campione. In questo caso si è fatta una "stima puntuale". Alternativamente, a partire dalle età delle persone nel campione, si può calcolare un intervallo di valori entro il quale si ritenga ci sia il valore della media di tutta la popolazione e, se la procedura è fatta in modo rigoroso e statisticamente corretto, è possibile stabilire un valore di "confidenza" di quanto sia "credibile" che l'intervallo ottenuto contenga effettivamente il valore cercato. In questo caso si è fatta una "stima per intervalli" e l'intervallo ottenuto è detto "intervallo di confidenza".
Riassumendo: la stima puntuale fornisce un valore singolo che varia a seconda del campione, e difficilmente coincide con il valore vero della popolazione; la stima per intervalli fornisce un insieme di valori (intervallo) che con una certa "confidenza" contiene il valore vero della popolazione.
Se formula_11 è una variabile aleatoria di media formula_9 e varianza formula_13 con formula_14 si indica la variabile campionaria corrispondente che ha media aritmetica degli formula_15 dati osservati nel campione
e deviazione standard
Il livello di confidenza è fissato dal ricercatore. Il valore scelto più di frequente è 95%. Tuttavia, meno di frequente, viene scelto anche un livello di confidenza del 90%, oppure del 99%.
Se il valore di formula_18 non differisce molto dalla variabilità formula_19 della popolazione, può essere assunto come suo stimatore (ad esempio con un numero di soggetti osservati e replicazioni complessivamente maggiore di 60; in alternativa si ipotizza una distribuzione t di Student caratterizzata da una maggiore dispersione rispetto alla normale standard). In questa prima ipotesi, l'intervallo di confidenza per la media formula_9 ("vera media", della popolazione) al 99% (al livello formula_21), è dato da:
Al 95% è dato da:
Prima della diffusione dei computer si cercava di utilizzare l’approssimazione normale ogni qualvolta possibile. Adesso non è più strettamente necessario, e nella formula possono essere utilizzati percentili di altre distribuzioni, facendo rifierimento a campioni di dimensione più ridotta).
Dalle formule risulta che i due intervalli di confidenza possono essere scritti in funzione dei "soli dati campionari" formula_24.
Oltre a diminuire con il livello di confidenza, l'ampiezza dell'intervallo dipende dall'errore della stima formula_25 e diminuisce se:
Qualora la popolazione non segua il modello gaussiano, se il campione è grande a sufficienza, la variabile campionaria tende a seguire comunque una legge normale (teorema centrale del limite). In altre parole, le due formule precedenti per l'intervallo di confidenza si possono usare anche nel caso in cui non è nota la sua legge di probabilità.
Il livello di confidenza o copertura è il complemento a uno del livello di significatività formula_27: ad esempio, un intervallo di confidenza al formula_28 corrisponde a un livello di significatività di formula_29.
Gli intervalli di confidenza sono spesso confusi con altri concetti della statistica, e talora oggetto di errate interpretazioni anche da parte di ricercatori professionisti. Alcuni errori comuni:
Gli intervalli di confidenza furono introdotti da Jerzy Neyman in un articolo pubblicato nel 1937.
C'è un metodo agevole per il calcolo degli intervalli di confidenza attraverso il test di verifica d'ipotesi (secondo l'impostazione di Neyman).
Un intervallo di confidenza al 95% si può quindi ricavare da un test di verifica d'ipotesi di significatività 5%.
