Оценка неопределенности обобщенного правдоподобия - Generalised likelihood uncertainty estimation

Обобщенный вероятность неуверенность оценка (КЛЕЙ) - статистический метод, используемый в гидрология для количественной оценки неопределенности прогнозов модели. Метод был введен Кейт Бевен и Эндрю Бинли в 1992 году.[1][2] Основная идея GLUE состоит в том, что, учитывая нашу неспособность точно представить в математическая модель Как работает природа, всегда будет несколько разных моделей, которые одинаково хорошо имитируют наблюдаемый природный процесс (например, сток реки ). Такие одинаково приемлемые или поведенческий поэтому модели называются эквифинальный.[3]

Методология имеет дело с моделями, результаты которых выражаются как распределения вероятностей возможных результатов, часто в виде Моделирование Монте-Карло, и проблему можно рассматривать как оценку и сравнение моделей, насколько хороши эти представления неопределенности. Существует неявное понимание того, что используемые модели являются приближениями к тому, что может быть получено в результате тщательного Байесовский анализ проблемы, если бы была доступна полностью адекватная модель реальных гидрологических процессов.[4][5][6][7]

КЛЕЙ эквивалентен Приближенное байесовское вычисление для некоторых вариантов сводной статистики и порога [8][9]

Рекомендации

  1. ^ Бевен, Кейт; Бинли, Эндрю (1992). «Будущее распределенных моделей: калибровка моделей и прогноз неопределенности». Гидрологические процессы. 6 (3): 279–298. Дои:10.1002 / hyp.3360060305. ISSN  0885-6087.
  2. ^ Бевен, Кейт; Бинли, Эндрю (2014). «КЛЕЙ: 20 лет спустя». Гидрологические процессы. 28 (24): 5897–5918. Дои:10.1002 / hyp.10082. ISSN  0885-6087.
  3. ^ Бевен, Кейт; Фриер, Джим (2001). «Равнозначность, усвоение данных и оценка неопределенности в механистическом моделировании сложных экологических систем с использованием методологии GLUE». Журнал гидрологии. 249 (1–4): 11–29. Дои:10.1016 / S0022-1694 (01) 00421-8. ISSN  0022-1694.
  4. ^ Бевен, К.Дж., 2007: К интегрированным экологическим моделям повсюду: неопределенность, данные и моделирование как процесс обучения. Гидрология и науки о Земле, 11 (1), с. 460–467.
  5. ^ Мантован, Пьетро; Тодини, Эцио (2006). «Оценка неопределенности гидрологического прогноза: несогласованность методологии GLUE». Журнал гидрологии. 330 (1–2): 368–381. Дои:10.1016 / j.jhydrol.2006.04.046. ISSN  0022-1694.
  6. ^ Бевен, Кейт; Смит, Пол; Фриер, Джим (2007). Комментарий Пьетро Мантована и Эцио Тодини «Оценка неопределенности гидрологического прогноза: несогласованность методологии GLUE». Журнал гидрологии. 338 (3–4): 315–318. Дои:10.1016 / j.jhydrol.2007.02.023. ISSN  0022-1694.
  7. ^ Stedinger, Jery R .; Фогель, Ричард М .; Ли, Сын Ук; Батчелдер, Ребекка (2008). «Оценка метода оценки обобщенной вероятностной неопределенности (GLUE)». Исследование водных ресурсов. 44 (12). Дои:10.1029 / 2008WR006822. ISSN  0043-1397.
  8. ^ Садех, М .; Вругт, Дж. А. (2013). «Преодоление разрыва между GLUE и формальными статистическими подходами: приближенные байесовские вычисления». Гидрология и науки о Земле. 17 (12): 4831–4850. Дои:10.5194 / hess-17-4831-2013.
  9. ^ Нотт, Дэвид Дж .; Маршалл, Люси; Браун, Джейсон (2012). «Обобщенная оценка вероятности неопределенности (GLUE) и приближенное байесовское вычисление: какая связь?». Исследование водных ресурсов. 48 (12). Дои:10.1029 / 2011WR011128.