A generalized residual technique for analysing complex movement models using earth mover's distance
Notice bibliographique
Résumé
Summary Complex systems of moving and interacting objects are ubiquitous in the natural and social sciences. Predicting their behaviour often requires models that mimic these systems with sufficient accuracy, while accounting for their inherent stochasticity. Although tools exist to determine which of a set of candidate models is best relative to the others, there is currently no generic goodness‐of‐fit framework for testing how close the best model is to the real complex stochastic system. We propose such a framework, using a novel application of the Earth mover's distance , also known as the Wasserstein metric . It is applicable to any stochastic process where the probability of the model's state at time t is a function of the state at previous times. It generalizes the concept of a residual, often used to analyse 1D summary statistics, to situations where the complexity of the underlying model's probability distribution makes standard residual analysis too imprecise for practical use. We give a scheme for testing the hypothesis that a model is an accurate description of a data set. We demonstrate the tractability and usefulness of our approach by application to animal movement models in complex, heterogeneous environments. We detail methods for visualizing results and extracting a variety of information on a given model's quality, such as whether there is any inherent bias in the model, or in which situations, it is most accurate. We demonstrate our techniques by application to data on multispecies flocks of insectivore birds in the Amazon rain forest. This work provides a usable toolkit to assess the quality of generic movement models of complex systems, in an absolute rather than a relative sense.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».