Počet záznamů: 1  

Performance of Kullback-Leibler Based Expert Opinion Pooling for Unlikely Events

  1. 1.
    SYSNO ASEP0479432
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevPerformance of Kullback-Leibler Based Expert Opinion Pooling for Unlikely Events
    Tvůrce(i) Sečkárová, Vladimíra (UTIA-B) RID
    Celkový počet autorů1
    Zdroj.dok.Proceedings of the NIPS 2016 Workshop on Imperfect Decision Makers. - Cambridge : JMLR, 2017 / Guy Tatiana Valentine ; Kárný Miroslav ; Rios-Insua D. ; Wolpert D. H.
    Rozsah strans. 41-50
    Poč.str.10 s.
    Forma vydáníOnline - E
    AkceNIPS 2016 Workshop on Imperfect Decision Makers
    Datum konání09.12.2016 - 09.12.2016
    Místo konáníBarcelona
    ZeměES - Španělsko
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.ES - Španělsko
    Klíč. slovaOpinion Pooling ; Combining Probability Distributions ; Minimum KullbackLeibler Divergence
    Vědní obor RIVBC - Teorie a systémy řízení
    Obor OECDStatistics and probability
    CEPGA16-09848S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    AnotaceThe aggregation of available information is of great importance in many branches of economics,
    social sciences. Often, we can only rely on experts’ opinions, i.e. probabilities assigned to possible events. To deal with opinions in probabilistic form, we focus on the Kullback-Leibler (KL) divergence based pools: linear, logarithmic and KL-pool (Seckarova, 2015). Since occurrence of events is subject to random influences of the real world, it is important to address events assigned lower probabilities (unlikely events). This is done by choosing pooling with a higher entropy than standard linear or logarithmic options, i.e. the KL-pool. We show how well the mentioned pools perform on real data using absolute error, KL-divergence and quadratic reward. In cases favoring events assigned higher probabilities, the KL-pool performs similarly to the linear pool and outperforms the logarithmic pool. When unlikely events occur, the KL-pool outperforms both pools, which makes it a reasonable way of pooling.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2018
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.