Bayesian Calibration for Logit Model Microsimulations: Case for PECAS SD in San Diego
Notice bibliographique
Résumé
Bayesian inference is a versatile method for incorporating new information into a model while still respecting existing knowledge. One application of Bayesian inference is the calibration of models that are controlled by a large number of parameters, but where the data usable for calibration is incomplete or unreliable. Microsimulation models of urban development fit both of these criteria, but calibrating them is further complicated by their non-determinism. I investigated a calibration method called Bayesian Expected Value Calibration, which is designed to overcome non-determinism while incorporating existing knowledge, in the context of the PECAS Space Development model of the San Diego area. The test consisted of creating synthetic data using known behavioural parameters, calibrating the Space Development model to targets derived from the synthetic data and with priors reflecting imperfect existing knowledge, and assessing how closely the calibrated parameters matched the true values. I found that BEVC was generally effective at converging towards the true values of the parameters, and often received meaningful contributions from both the prior knowledge and the new observations under a range of plausible conditions. As would be expected from Bayesian theory, increasing the number of observations or the amount of useful prior knowledge improved the accuracy of the calibration. The method was robust under reasonable levels of human fallibility in creating the priors, and only suffered from significant loss of accuracy under extreme assumptions. However, more sophisticated methods of objectively determining the weights to assign to the data sources did not significantly improve calibration accuracy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».