B1.17.5Relative prediction研究
定律给出的方案排序比它给出的绝对数值更可信
别名: 相对预测 · 方案排序 · 模型比较
概念解释
交互定律往往更擅长预测在相同条件下哪个方案的相对负担更低，而不擅长给出真实任务将精确耗时多少毫秒。这样的相对预测（relative prediction）可支持方案排序和早期取舍；绝对数值还会受设备、用户、任务阶段和未建模过程影响。
机制
比较两个相似方案时，许多固定成本和系统误差相同，会在差异中部分抵消；模型主要自变量造成的方向关系因而更稳定。预测绝对时间则需要准确覆盖搜索、选择、动作、等待、个体策略和设备延迟，任何遗漏都会移动总值。相对关系仍需在目标条件下验证，不能视作无条件真理。
怎么研究
先用模型对候选方案产生排序，再通过代表性任务测试检查排序是否与实测时间、错误或关键结果一致。报告预测与观察的相关、排序一致率和不确定性，而不只比较绝对残差。若方案差距很小，按个体变异和实际意义决定是否需要进一步测试。
边界
当方案改变了任务结构、用户群、设备或未建模阶段，连排序也可能失效。绝对估计在容量规划、服务等级或无障碍时序中仍有价值，但应给范围和条件。排序不代表所有用户偏好相同，也不覆盖安全、理解和信任。