Rにおけるスコアリングによる予測の評価【JST・京大機械翻訳】

Bosse Nikos I.; Gruson Hugo; Cori Anne; van Leeuwen Edwin; Funk Sebastian; Abbott Sam

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219937280633 整理番号：22P0350177

Rにおけるスコアリングによる予測の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating Forecasts with scoringutils in R

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年05月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

予測を予測し,意思決定者にとって有用な予測を行うため,予測が必須である。予測の評価を助けることができる適切なスコアリングルールと他のスコアリング計量の開発に関して,多くの理論的研究がなされてきた。しかし,実際には,予測評価と異なる予測者の比較が課題となっている。本論文では,このプロセスを大きく促進することを目的とするRパッケージであるスコーリング利用を紹介した。特に,予測がいかに作成され,可視化結果にかかわりなく,複数の予測者を比較するのに特に歯車を向ける。パッケージは,欠測予測を処理でき,最初のRパッケージであり,いくつかの協調アンサンブル予測努力によって使用されたフォーマットである予測的分位を通して表現された予測のための広範囲なサポートを提供する。本論文は,予測評価に短い紹介を与え,スコアリングに実装された計量を論議し,それらが使用に適切で,COVID-19ケースに対する予測の例データと,欧州フォーカストHubを5月と9月2021日に提出する死亡の例データを用いて,パッケージの適用を説明した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

血液の診断

, ,

前のページに戻る