論文の概要: Boldness-Recalibration for Binary Event Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03780v3
• Date: Wed, 31 Jan 2024 19:50:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 19:49:33.258128
• Title: Boldness-Recalibration for Binary Event Predictions
• Title（参考訳）: 二元イベント予測のための大胆さの修正
• Authors: Adeline P. Guthrie and Christopher T. Franck
• Abstract要約: 理想的には、確率予測は(i)よく校正され、(ii)正確であり、(iii)大胆な、すなわち、意思決定に十分な情報を伝達する。 キャリブレーションと大胆さの間には根本的な緊張があり、予測が過度に慎重になったらキャリブレーションの指標が高くなる可能性がある。 本研究の目的は,キャリブレーション評価のためのベイズモデル選択に基づくアプローチと,大胆度補正のための戦略を開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Probability predictions are essential to inform decision making across many fields. Ideally, probability predictions are (i) well calibrated, (ii) accurate, and (iii) bold, i.e., spread out enough to be informative for decision making. However, there is a fundamental tension between calibration and boldness, since calibration metrics can be high when predictions are overly cautious, i.e., non-bold. The purpose of this work is to develop a Bayesian model selection-based approach to assess calibration, and a strategy for boldness-recalibration that enables practitioners to responsibly embolden predictions subject to their required level of calibration. Specifically, we allow the user to pre-specify their desired posterior probability of calibration, then maximally embolden predictions subject to this constraint. We demonstrate the method with a case study on hockey home team win probabilities and then verify the performance of our procedures via simulation. We find that very slight relaxation of calibration probability (e.g., from 0.99 to 0.95) can often substantially embolden predictions when they are well calibrated and accurate (e.g., widening hockey predictions range from .26-.78 to .10-.91).
• Abstract（参考訳）: 確率予測は多くの分野にわたる意思決定に必須である。 理想的には 確率予測は (i)よく校正された。 (ii)正確で (三)大胆な、すなわち、決定を下すのに十分な情報を広める。 しかし、予測が過度に慎重である場合、すなわち非ボルドの場合、キャリブレーションのメトリクスが高いため、キャリブレーションと大胆さの間には基本的な緊張関係がある。 本研究の目的は, キャリブレーション評価のためのベイズモデル選択に基づくアプローチと, キャリブレーションの要求レベルの予測に責任を負うことができる大胆さ補正戦略を開発することである。 具体的には、ユーザが所望のキャリブレーションの後方確率を事前に指定し、この制約に従う予測を最大に具現化する。 本手法は,ホッケーホームチームの勝利確率をケーススタディで検証し,シミュレーションにより提案手法の有効性を検証した。 校正確率のごくわずかな緩和(例えば 0.99 から 0.95 まで)は、高度に校正され正確である場合(例えば、ホッケーの予測範囲が .26-.78 から .10-.91 まで)に実質的に具現化できる。

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