Supongamos que hago un montón de pronósticos probabilísticos como:
- 70% de probabilidad de que el crecimiento de las ventas sea del 10-15% en el primer trimestre, 10% de probabilidad de que el crecimiento de las ventas sea> 15%, 20% de probabilidad de que el crecimiento de las ventas sea <10%
Dados los datos reales, ¿cuál es la mejor manera de medir o rastrear mi precisión? Puntuación de Brier?
¿Y puedo promediar mi puntaje Brier para diferentes tipos de pronósticos? (p. ej., encuentre el puntaje más brillante para la predicción "hay 80% de probabilidad de lluvia" y promételo con el pronóstico de crecimiento de ventas)
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Emile
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Respuestas:
Su comentario suena como si realmente estuviera buscando un pronóstico de densidad en lugar de un pronóstico puntual, es decir, si desea pronosticar la distribución de probabilidad completa de los resultados futuros. Esta es una muy buena idea. El pronóstico de densidad es común en el pronóstico financiero o econométrico, pero desafortunadamente rara vez se trata en otros libros de texto y cursos de pronóstico. Tay y Wallis (2000, Journal of Forecasting ) ofrecen una útil encuesta inicial.
La forma más común de evaluar los pronósticos de densidad utiliza la Transformación Integral de Probabilidad (PIT). La referencia canónica es Diebold, Gunther y Tay (1998, International Economic Review ) . Berkowitz (2001, Journal of Business & Economic Statistics ) y Bao, Lee & Saltoglu (2007, Journal of Forecasting ) ofrecen alternativas.
Recientemente, ha aumentado el interés en las reglas de puntuación (adecuadas) , como el puntaje Brier que mencionas. La literatura incluye Mitchell & Wallis (2011, Journal of Applied Econometrics ) y Gneiting, Balabdaoui & Raftery (2007, JRSS-B ) .
Finalmente, Gneiting & Katzfuss (2014, Revisión anual de estadísticas y su aplicación ) ofrece una descripción más reciente del pronóstico de densidad (o probabilidad), enfocándose nuevamente en las reglas de puntuación.
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