Dimensione del campione
Gli esempi usano la notazione numerica inglese: la virgola separa le migliaia e il punto indica la parte decimale. 1,000 significa mille; 1.25, uno e un quarto.
Che cosa conta come un’osservazione?
Il conteggio delle barre non è quello delle operazioni completate e gli eseguiti non rappresentano necessariamente decisioni indipendenti. Definire unità analitica, intervallo di misurazione e regole di raggruppamento delle posizioni. Più coppie basate sullo stesso segnale sul dollaro possono produrre risultati fortemente dipendenti. Duplicare osservazioni o dividere un’uscita in registri separati non aggiunge automaticamente informazioni sulla media futura.
Conteggio e precisione
Con ipotesi appropriate, SE della media = s/√n; moltiplicare n per quattro dimezza SE anziché dividerlo per quattro. Con s stimata, l’esempio del modello normale usa t con n−1 gradi di libertà, non automaticamente 1.96. Vedi NIST: limiti di confidenza della media. L’intervallo riguarda un parametro del modello; non contiene il 95% delle operazioni future.
Perché 100 non è un numero magico
Elevata variabilità, rare perdite estreme ed effetti piccoli richiedono più informazioni. Dipendenza e cambiamenti di regime possono invalidare un semplice calcolo iid. Un campione più grande non corregge valutazioni errate, contaminazione informativa o selezione del migliore tra molti sistemi. L’intervallo positivo del secondo esempio non dimostra un vantaggio se strategia o periodo sono stati scelti dopo aver esaminato i risultati. Considerare l’intera procedura di selezione.
Osservazioni duplicate
Immaginare 100 registrazioni che siano copie esatte dell’esito di un’unica decisione casuale. Non sono 100 prove indipendenti; la duplicazione non riduce l’incertezza sull’estrazione originaria in quel modello. La dipendenza effettiva è di solito parziale e va stimata, non trattata dividendo arbitrariamente il numero di operazioni per un fattore scelto. Identificare segnali condivisi, posizioni sovrapposte ed eventi raggruppati prima di scegliere un metodo di analisi del campione.
Uso nella pianificazione della ricerca
Specificare effetto di interesse, precisione, orizzonte e condizioni prima di raccogliere osservazioni. Riportare numerosità del campione, dispersione e dipendenza; nel ricampionamento verificare se il metodo conserva la struttura temporale pertinente. Non fermare arbitrariamente un test al primo momento favorevole né ignorare i dati mancanti. Nel corso: audit della strategia. Fonte verificata l’11 ottobre 2026.
