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Mathematical Methods of Modern Statistics 2 / Méthodes mathématiques en statistiques modernes 2

Collection Mathematical Methods of Modern Statistics 2 / Méthodes mathématiques en statistiques modernes 2

Organisateur(s) Bogdan, Malgorzata ; Graczyk, Piotr ; Panloup, Fabien ; Proïa, Frédéric ; Roquain, Etienne
Date(s) 15/06/2020 - 19/06/2020
URL associée https://www.cirm-math.com/cirm-virtual-event-2146.html
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Scaling of scoring rules

De Jonas Wallin

Averages of proper scoring rules are often used to rank probabilistic forecasts. In many cases, the individual observations and their predictive distributions in these averages have variable scale (variance). I will show that some of the most popular proper scoring rules, such as the continuous ranked probability score (CRPS), up-weight observations with large uncertainty which can lead to unintuitive rankings. We have developed a new scoring rule, scaled CRPS (SCRPS), this new proper scoring rule is locally scale invariant and therefore works in the case of varying uncertainty. I will demonstrate this how this affects model selection through parameter estimation in spatial statitics.

Informations sur la vidéo

Données de citation

Domaine(s)

Bibliographie

  • BOLIN, David et WALLIN, Jonas. Scale invariant proper scoring rules Scale dependence: Why the average CRPS often is inappropriate for ranking probabilistic forecasts. arXiv preprint arXiv:1912.05642, 2019. - https://arxiv.org/abs/1912.05642

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