Статистические данные о разграничении показателей

arXiv: 2603.042475v2 Annuales Type: заменить перекрестное резюме: мы введем методы вывода для разложения баллов, которые делят функции оценки для прогнозирования на три поддающихся толкованию компонента: неправильное калибровка, дискриминация и неопределённость. Наша оценка и выводы основываются на линейной перекалибровании прогнозов, а также применимы к таким общим прогнозам, как средства и квентилы, в силу их обоснованности для несложных оценочных функций. Такой подход обеспечивает неотрицательные термины разложения в конечных пробах, позволяет асимптотические выводы при неправильной специфике модели и устанавливает прямую связь с классической регрессией Минсер-Зарновиц. В результате этого система выводов облегчает новые испытания на одинаковую линейную калибровку или дискриминацию прогнозов, что дает три основных преимущества. Они позволяют улучшить информационное содержание тестов на прогнозную способность путем разукрупнения баллов, а также могут повысить потенциал обнаружения в сценариях, где прогностические различия имеют место.