{"id":44237,"date":"2021-06-28T11:49:27","date_gmt":"2021-06-28T09:49:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/?p=44237"},"modified":"2021-07-05T15:33:30","modified_gmt":"2021-07-05T13:33:30","slug":"scoringrules","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/2021\/06\/28\/scoringrules\/","title":{"rendered":"Bewertung probabilistischer Vorhersagen mittels scoringRules"},"content":{"rendered":"\n

Das Vergleichen der Vorhersageg\u00fcte<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Im Allgemeinen sind Vorhersage mit Unsicherheit behaftet, und somit spielt die Bestimmung dieser Unsicherheit eine zentrale Rolle in der Entscheidungsfindung. Entsprechend erlebten probabilistische Vorhersagen in Form von Wahrscheinlichkeitsverteilungen in den letzten Jahrzehnten einen Aufschwung in verschiedensten Bereichen der Wissenschaft, insbesondere in der Meteorologie, den Klimawissenschaften, der Hydrologie, der Seismologie, sowie den Wirtschafts- und Finanzwissenschaften, aber auch der Bev\u00f6lkerungs- und Politikwissenschaften.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcblicherweise werden in Anwendungen unterschiedliche statistische Modelle und Datenquelle verwendet um probabilistische Vorhersagen zu treffen. Als Folge ist die Bewertung und Auswahl der zur Verf\u00fcgung stehenden Methoden von gro\u00dfer Bedeutung. Das scoringRules Paket f\u00fcr R erlaubt die vergleichende Bewertung von probabilistischen Modellen mittels \u201cproper scoring rules\u201d und deckt so eine Vielfalt von Anwendungsgebieten ab.<\/p>\n\n\n\n

Als Programmbibliothek enth\u00e4lt das scoringRules Paket sowohl bekannte als auch neue mathematische Formeln zur Berechnung dieser Bewertungsfunktionen. Statistisch begr\u00fcndete Standardoptionen helfen dem Nutzer, wenn mehrere Varianten zur Implementierung zur Verf\u00fcgung stehen. Die bereitgestellten Bewertungsfunktionen umfassen den \u201ccontinuous ranked probability score\u201d, den \u201clogarithmic score\u201d, sowie die multivariaten \u201cenergy\u201d und \u201cvariogram scores\u201d. Eine wichtige Eigenschaft haben alle diese Bewertungsfunktionen gemeinsam, n\u00e4mlich dass die beste Bewertung erwartet werden kann, wenn eine probabilistische Vorhersage nach bestem Wissen getroffen wird.<\/p>\n\n\n\n

scoringRules wurde in der Computational Statistics Gruppe am HITS<\/a> entwickelt und ist auf CRAN<\/a>, und wird weiterentwickelt auf GitHub<\/a> verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n

Weitere Quellen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Alexander Jordan, Fabian Kr\u00fcger, Sebastian Lerch<\/strong>
Evaluating Probabilistic Forecasts with scoringRules
J. Stat. Softw. (2019) 90(12):1\u201337, DOI: 10.18637\/jss.v090.i12<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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