Vitaly Schetinin

стат интервалы неопределенностей оцениваются когда практики желают знать насколько прогнозируемые оценки достоверны

в случае "шире маминой" практик откажется от решений в силу низкой достоверности

в таких случаях при определенной сноровке точнее гадать на кофейной гуще

кстати у нас с коллегами ожидается спецвыпуск на тему стат оценок
https://www.mdpi.com/journal/mathematics/special_issues/bayesian_inference_modeling_applications

но не сочтите за спам

;))

теоретически банки регулярно [за квартал] анализируют потери от невозврата кредитов по категориям заемщиков и выставляют новые критерии на минимум потерь

на практике вероятности рисков не калиброваны и для достижения этой цели применяются Bayesian Learning и пользователи могут оценивать риски в интервальном представлении вероятностей

;))