多元概率预报的校准评估
统计方法学
2023-07-13 v1 应用统计
摘要
秩直方图与PIT直方图是评估概率预报校准的既定工具。它们不仅检验集合预报是否校准，还揭示预报中存在的系统性偏差（若有）。已有若干秩直方图的扩展被提出，用于评估多元结果的概率预报校准。这些扩展引入了所谓的预秩函数，将多元预报与观测压缩为单变量对象，从而可生成标准秩直方图。现有预秩函数通常在将多元预报与观测压缩为单变量对象时力求保留尽可能多的信息。尽管在进行多元校准的统计检验时此举合理，却会妨碍对所得直方图的解读。本文证明预秩函数的选择限制甚少，意味着预报者可根据想从预报中提取的信息来选择预秩函数。我们引入简单预秩函数的概念，并提供可用于评估多元概率预报的位置、尺度与依赖结构的示例，以及专为概率空间场预报评估定制的预秩函数。我们引入的简单预秩函数易于解释、易于实现，且刻意提供互补信息，意味着可采用多个预秩函数以更完整地理解多元预报性能。我们随后讨论了如何运用e值来正式检验随时间变化的多元校准。这在使用EUPPBench后处理基准数据集的风速预报应用中得以展示。
引用
@article{arxiv.2307.05846,
title = {Assessing the calibration of multivariate probabilistic forecasts},
author = {Sam Allen and Johanna Ziegel and David Ginsbourger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.05846},
year = {2023}
}