Supposons que je fasse un tas de prévisions probabilistes comme:
- 70% de probabilité que la croissance des ventes soit de 10 à 15% au premier trimestre, 10% de probabilité que la croissance des ventes soit> 15%, 20% de probabilité que la croissance des ventes soit <10%
Compte tenu des données réelles, quelle est la meilleure façon de mesurer ou de suivre ma précision? Score Brier?
Et puis-je faire la moyenne de mon score Brier pour différents types de prévisions? (par exemple, trouvez le score de brier pour la prévision "il y a 80% de chances de pluie" et faites la moyenne avec les prévisions de croissance des ventes)
Réponses:
Votre commentaire donne l' impression que vous recherchez réellement une prévision de densité plutôt qu'une prévision ponctuelle, c'est-à-dire que vous souhaitez prévoir la distribution complète des probabilités des résultats futurs. C'est une très bonne idée. La prévision de la densité est courante dans les prévisions financières ou économétriques, mais malheureusement, elle est rarement traitée dans d'autres manuels et cours de prévision. Tay & Wallis (2000, Journal of Forecasting ) donnent une première enquête utile.
La manière la plus courante d'évaluer les prévisions de densité utilise la transformation intégrale de probabilité (PIT). La référence canonique est Diebold, Gunther & Tay (1998, International Economic Review ) . Berkowitz (2001, Journal of Business & Economic Statistics ) et Bao, Lee & Saltoglu (2007, Journal of Forecasting ) donnent des alternatives.
Récemment, l'intérêt pour les règles de notation (appropriées) a augmenté , comme le score Brier que vous mentionnez. La littérature comprend Mitchell & Wallis (2011, Journal of Applied Econometrics ) et Gneiting, Balabdaoui & Raftery (2007, JRSS-B ) .
Enfin, Gneiting & Katzfuss (2014, Annual Review of Statistics and its Application ) donne un aperçu plus récent des prévisions de densité (ou probabilistes), en se concentrant à nouveau sur les règles de notation.
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