Статистические данные > Методология [представлена 17 сентября 2026 года] Название: Пространственная агрегация ROC и кривые прецизии PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Кривая операционных характеристик ресеверов (ROC) и Предусмотренных значений (PR) широко используются для оценки дискриминационной способности прогнозов в отношении двоичного явления, например предельные превышения или предупреждения о экстремальных событиях. В прогнозах погоды прогнозы представляются как пространственные поля, обеспечивающие получение кривых ROC и PR в зависимости от местоположения, которые часто агрегируются для облегчения сопоставления. Вместе с тем влияние стратегии агрегирования на оценку результатов деятельности по-прежнему недостаточно изучено. Мы изучаем вопрос о том, каким образом различные стратегии агрегирования кривых ROC и PR влияют на оценку способности к дискриминации. В частности, мы выявляем условия, при которых стратегии агрегирования удовлетворяют двум желательным свойствам для справедливого сопоставления: сохранение доминирующего положения между прогнозами и поддержание конкреции или возможности реализации кривых. Мы получаем достаточные условия и предлагаем две стратегии, удовлетворяющие их. Они сравниваются с существующими стратегиями из литературы, и мы анализируем их свойства и выявляем потенциальные проблемы, которые могут привести к вводящим в заблуждение толкованиям. Исходя из этих выводов, мы представляем практические руководящие принципы для толкования…
Агрегация РОУ и кривых точности-отзыва
arXiv:2609.19517v1 Аннонс Тип: новое резюме: кривые операционных характеристик приемщика (ROC) и Правильного отзыва (PR) широко используются для оценки дискриминационной способности прогнозов двоичных явлений, таких как предельные превышения или предупреждения об экстремальных явлениях. В прогнозах погоды прогнозы представляются как пространственные поля, обеспечивающие получение кривых ROC и PR в зависимости от местоположения, которые часто агрегируются для облегчения сопоставления. Вместе с тем влияние стратегии агрегирования на оценку результатов деятельности по-прежнему недостаточно изучено. Мы изучаем вопрос о том, каким образом различные стратегии агрегирования кривых ROC и PR влияют на оценку способности к дискриминации. В частности, мы выявляем условия, при которых стратегии агрегирования удовлетворяют двум желательным свойствам для справедливого сопоставления: сохранение доминирующего положения между прогнозами и поддержание конкреции или возможности реализации кривых. Мы получаем достаточные условия и предлагаем две стратегии, удовлетворяющие их. Они сравниваются с существующими стратегиями