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Calculadora de intervalo de confianza para Feature Store

Esta calculadora estima un intervalo de confianza para una media observada en un Feature Store, como la latencia de lectura, el tiempo de materialización o cualquier otra métrica continua expresada en una unidad coherente. A partir de la media muestral, la desviación estándar y el número de observaciones, obtiene un rango alrededor de la estimación central.

El intervalo permite comunicar la precisión de una media sin confundir variabilidad individual con incertidumbre sobre la media. La fórmula utiliza una aproximación normal, adecuada sobre todo con muestras suficientemente grandes; para muestras pequeñas y desviación poblacional desconocida suele preferirse una distribución t.

Resumen de la muestra

ms
ms
casos
Resultado
—
intervalo de confianza de la media
Media muestral—
Margen de error—
Error estándar—

1. Introduce la media
Añade la media de la métrica medida sobre la muestra, usando una sola unidad para toda la calculadora.

2. Añade la desviación estándar
Usa la desviación estándar de las observaciones, no el error estándar ya calculado.

3. Indica el tamaño de muestra
Introduce cuántas observaciones se utilizaron para obtener la media y la desviación.

4. Selecciona la confianza
Escoge el nivel de confianza y revisa cómo cambia el ancho del intervalo.

5. Mantén la unidad coherente
Aunque el ejemplo usa milisegundos, la fórmula sirve para otras unidades continuas si media y desviación están expresadas en la misma unidad.

La aproximación normal para la media es:

EE = s / √n
IC = x̄ ± z × EE

Donde x̄ es la media muestral, s la desviación estándar, n el número de observaciones y z el valor crítico del nivel de confianza.

Qué significa el resultado

El intervalo expresa la precisión estadística de la media estimada bajo los supuestos del modelo. No describe el rango donde se encuentran la mayoría de las observaciones individuales.

Con distribuciones muy asimétricas o colas pesadas, una media e intervalo normal pueden resumir mal el comportamiento operativo.

Datos: latencia media de 18,4 ms, desviación estándar de 6,2 ms, 400 observaciones y 95 % de confianza.

Cálculo: EE = 6,2 / √400 = 0,31 ms. Margen = 1,96 × 0,31 ≈ 0,61 ms.

Resultado: intervalo aproximado de 17,79 ms a 19,01 ms.

Interpretación: la media está estimada con un margen muestral de aproximadamente ±0,61 ms al 95 %, bajo la aproximación utilizada.

¿Puedo cambiar milisegundos por otra unidad?

Sí. La fórmula es independiente de la unidad, siempre que la media y la desviación estándar estén expresadas en la misma.

¿Debo introducir desviación estándar o error estándar?

Introduce la desviación estándar de las observaciones. La calculadora obtiene el error estándar dividiéndola entre la raíz cuadrada del tamaño de muestra.

¿Por qué una muestra mayor estrecha el intervalo?

El error estándar disminuye aproximadamente con 1/√n. Por eso aumentar la muestra mejora la precisión, aunque con rendimientos decrecientes.

¿Sirve para percentiles p95 o p99?

No de forma directa. Los percentiles tienen distribuciones muestrales distintas y suelen requerir métodos específicos, como bootstrap, para construir intervalos.

¿Qué diferencia hay entre este intervalo y la dispersión de la latencia?

La desviación estándar describe cuánto varían las observaciones individuales; el intervalo de confianza describe la incertidumbre sobre la media.