使用基尼系数刻画计算化学误差分布的形状
化学物理
2021-02-19 v1 数据分析、统计与概率
摘要
误差分布是计算化学方法评估与基准测试的核心对象。作为基准统计量的平均无符号误差被广泛且往往盲目地使用，导致忽略影响被测方法可靠性的分布特征。我们探讨了基尼系数如何提供误差分布的全局表示，但除极值外，它不能给出明确的诊断。我们提议通过对以模为中心（mode-centered）的误差分布应用基尼系数来消除这种模糊性。这一版本可有用地补充基准统计量，并对具有潜在问题形状的误差集发出警示。
引用
@article{arxiv.2012.09589,
title = {Using the Gini coefficient to characterize the shape of computational chemistry error distributions},
author = {Pascal Pernot and Andreas Savin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.09589},
year = {2021}
}