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Probabilistic forecasting

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  1. TOOL · CL_349649 ·

    新研究揭示时间序列基础模型中系统性的校准失误

    一项新研究考察了时间序列基础模型(TSFM)的置信度估计的可靠性,这些模型越来越多地被用于概率预测。研究人员开发了一个详细的评估框架,以评估不同预测范围内的校准情况,揭示了当前TSFM中标准指标常常忽略的系统性校准失误模式。该研究还分析了事后校准方法,确定了它们能有效改进的校准类型以及仍然存在的局限性。

  2. RESEARCH · CL_99560 ·

    新方法可在假设检验中无标签地校准统计声明

    研究人员开发了一种新颖的方法,可以在大规模假设检验中校准统计声明,而无需标记数据。该方法借鉴了概率预测的思路,但将其应用于地面真实情况从不揭示的场景,例如多重检验。通过从排序的p值构建伪标签,该方法可以进行随机评估和间接建立校准,有可能提高错误概率的可靠性,特别是对于在心理学和神经科学文献调查中发现严重校准错误的q值等度量。