Статистические данные > Методология [представлена 7 сентября 2026 года] Название: COINS: Effect-stage-Valid и Utesty-Orientian Conquential PDF HTML View (экспериментальный) Резюме: Многие прогнозные рабочие процессы обновляют неопределенность по мере получения информации и используют промежуточные доклады для определения того, следует ли остановить или использовать дополнительные ресурсы. Мы изучаем соответствующие выводы в этой среде, рассматривая последовательность прогнозирования как адский объект. Мы требуем любой стадии действительности, которая защищает от неправильного охвата на любом инспектируемом этапе, а также используем полезность уровня процесса для оценки того, насколько эффективно последовательность поддерживает действия вниз по течению. Мы предлагаем универсальную структурную теорию для построения любых стадий действительных последовательности прогнозирования. Руководствуясь этим, мы разрабатываем COINS, который координирует калибровку на всех этапах путем инвестирования общего бюджета по количеству отказов от отбора проб только среди оставшихся в живых дополнительных наблюдений. В условиях обмена СОИНС достигает конечной стадии действительности на любой стадии и производит наборы прогнозов не больше их совпадающих аналогов Bonferroni на каждом этапе. Мы далее развиваем Vopt-COINS, который изучает вопрос о поэтапном распределении для конкретной полезной единицы на уровне процесса наряду с отраслевыми и локализованными расширениями для неоднородных путей…
КОИНС: любые половые прогнозы
arXiv: 2609.071112v1 Annualce Type: New Humber Brieflow: Многие прогнозирующие рабочие процессы обновляют неопределенность по мере получения информации и используют промежуточные отчеты для определения того, следует ли остановить или задействовать дополнительные ресурсы. Мы изучаем соответствующие выводы в этой среде, рассматривая последовательность прогнозирования как адский объект. Мы требуем любой стадии действительности, которая защищает от неправильного охвата на любом инспектируемом этапе, а также используем полезность уровня процесса для оценки того, насколько эффективно последовательность поддерживает действия вниз по течению. Мы предлагаем универсальную структурную теорию для построения любых стадий действительных последовательности прогнозирования. Руководствуясь этим, мы разрабатываем COINS, который координирует калибровку на всех этапах путем инвестирования общего бюджета по количеству отказов от отбора проб только среди оставшихся в живых дополнительных наблюдений. В условиях обмена СОИНС достигает конечной стадии действительности на любой стадии и производит наборы прогнозов не больше их совпадающих аналогов Bonferroni на каждом этапе. Мы далее развиваем Vopt-COINS, который учится