Уточнение как услуга: алгоритмическое прогнозирование

arXiv: 261.10.11415v1 Аннонс Тип: перекрестное резюме: Агрегирование прогнозов имеет целью объединить информацию, полученную от нескольких предсказателей, в более информативную. Мы изучаем этот вопрос в настройке калиброванных прогнозов, где каждое прогнозирование должно равняться условному ожидаемому количеству, которое предсказывается при сигнале предсказателя. Учитывая несколько калиброванных входных прогнозов и распределение характеристик, но не лежащих в основе вероятностей Байеса, мы задаемся вопросом о том, когда можно построить усовершенствованные калиброванные прогнозы, которые сохранят информацию в первоначальных прогнозорах и не могут быть дополнительно уточнены с использованием имеющейся информации. Мы формулируем калиброванные прогнозаторы как сигнальные схемы и определяем их с помощью не зависящих друг от друга инструментов: прогнозор уточняет другой, если его сигнал может имитации сигнала другого. Конструктивность характеризуется с помощью наблюдаемой линейной информации: каждый сигнал соответствует вектору, покрывающему пространство функции, и новый сигнал является конструируемым exa