从多到一：模型比较项目中的共识推断
应用统计
2022-08-03 v1 大气与海洋物理
地球物理
统计方法学
摘要
模型比较项目(MIP)由多个团队组成，每个团队估计同一潜在量(例如到2070年的温度预测)，各估计值之间的散布反映了其不确定性。它承认科学家群体不会完全一致，但寻找共识以及分歧范围中的信息具有价值。对团队输出取简单平均可得共识估计，但该方法未考虑某些输出比其他输出变异性更大的事实。方差分析(ANOVA)模型提供了一种获得加权共识估计的方法，其输出方差尽可能最小，从而得到尽可能紧致的“一倍标准差”与“二倍标准差”区间。在忽略MIP输出间依赖性的前提下，ANOVA方法按团队输出变异性的反比对其加权。当存在可用于评估各MIP输出保真度的外部验证数据时，ANOVA权重也可为贝叶斯模型平均提供先验分布以产生共识估计。我们以二氧化碳通量反演的MIP为例说明基于ANOVA的加权及后续共识推断。
引用
@article{arxiv.2107.04208,
title = {From Many to One: Consensus Inference in a MIP},
author = {Noel Cressie and Michael Bertolacci and Andrew Zammit-Mangion},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.04208},
year = {2022}
}