用于预报的多模型模拟集合的设计与使用
统计方法学
2016-03-02 v1
摘要
概率预报在地球科学、金融部门及其他领域很常见。有时会出现对同一目标有多个概率预报的情况。这些多预报系统中的信息如何最佳“结合”？假设平稳，则在非常大的预报-结果档案极限下，每个基于模型的概率密度函数可被加权以形成“多模型预报”，其期望中将提供最多信息。在某一预报系统产生反映结果抽取自的分布的概率分布的情况下，贝叶斯模型平均将在预报-结果对数量趋于无穷时识别此模型。在许多应用中，如季节性预报，数据珍贵：档案常限于少于个条目。且手中无完美模型。在此情况下，表明形成单一的“多模型概率预报”可预期会产生误导。使用简单数学系统的概率预报研究这些问题，其允许量化多数极限行为。
引用
@article{arxiv.1603.00393,
title = {On the Design and use of Ensembles of Multi-model Simulations for Forecasting},
author = {Sarah Higgins and Hailiang Du and Leonard A. Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.00393},
year = {2016}
}