論文の概要: Births are difficult to predict even with rich survey and full-population register data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.01194v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 13:04:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.671362
• Title: Births are difficult to predict even with rich survey and full-population register data
• Title（参考訳）: 豊かな調査と全人口登録データであっても出生予測は困難である
• Abstract要約: 我々は,3年以内に子どもを産むことの1つの成果を,予測の理想に近い設定で検討した。 147人の研究者が18～45歳のオランダ人の出生を調査データと全人口登録簿を用いて予測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.78566697533737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Major life events have proven difficult to predict. Does this reflect limits of theory, data, and algorithms, or the large role of chance? We examine one outcome - having a child within three years - through a near-ideal setting for prediction: a data challenge where 147 researchers predicted births for Dutch residents aged 18-45, using survey data and full-population registers. Methods ranged from logistic regression to a large language model and transformers. Predictions were moderately accurate (best F1: register 0.59, survey 0.76); advanced models did not outperform classical ones; and the larger registers did not beat the survey. Simulating the stochastic biology of conception and pregnancy, we estimated a predictive ceiling (survey F1 ~ 0.86-0.94, register 0.88-0.96). Observed performance falls short of this ceiling, implicating imperfect data, methods, and unmodelled chance, while the ceiling itself shows that chance in reproduction alone sets a non-trivial limit on predicting individual lives.
• Abstract（参考訳）: 主要な生命現象は予測が難しいことが判明した。 これは理論、データ、アルゴリズムの限界を反映しているか、あるいはチャンスの大きな役割を反映しているのか? 147人の研究者が18～45歳のオランダ人住民の出生を調査データと全人口登録簿を用いて予測するデータ課題である。 手法はロジスティック回帰から大きな言語モデルやトランスフォーマーまで様々である。 予測は適度に正確であった(F1: register 0.59, survey 0.76)。 概念と妊娠の確率生物学をシミュレートし、予測天井を推定した(Survey F1 ~ 0.86-0.94, register 0.88-0.96)。 観測されたパフォーマンスは、この天井から外れており、不完全なデータ、方法、そして未モデル化の機会を暗示している。

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