×
舍夫齐克，罗马人；托尔斯·托蒂尔（Thordis L.Thorarinsdottir）。；蒂尔曼·格奈廷

使用集合copula耦合对复杂仿真模型中的不确定性进行量化。 （英语） 兹比尔1331.62265

统计科学。 28，第4期，616-640（2013）.
摘要：关键决策通常依赖复杂计算机模拟模型的高维输出，这些模型显示了复杂的交叉变量、空间和时间依赖结构，其中天气和气候预测是关键示例。人们越来越认识到在这种情况下需要对不确定性进行量化，为此，我们提出并回顾了一种称为集合copula耦合（ECC）的通用多阶段过程，其过程如下：1。生成一个原始集成，由计算机模型的多个运行组成，这些运行以适当的方式在输入或模型参数上有所不同。2.应用统计后处理技术，如贝叶斯模型平均或非齐次回归，校正原始集合中的系统误差，以分别获得每个单变量输出变量的校准和尖锐预测分布。3.从每个后处理的预测分布中抽取一个样本。4.在原始集成的秩序结构中重新排列采样值，以获得ECC后处理集成。在过去的十年里，集合和统计后处理的使用已经成为天气预报的常规。我们表明，看似无关的最新进展可以在ECC框架内进行解释、融合和巩固，共同的线索是采用原始系综的经验copula。根据采样阶段分位数、随机抽取或变换的使用，我们分别区分ECC-Q、ECC-R和ECC-T变体。我们还描述了Schaake shuffle和现有基于连接词的技术之间的关系。在一个案例研究中，ECC方法被应用于基于50名成员的欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合的德国上空温度、气压、降水和风的预测。

引用于18文件

MSC公司：

62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线
2015年1月62日 贝叶斯推断
62立方米 空间过程推断
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
62C05型 统计决策理论的一般考虑

关键词：

贝叶斯模型平均；经验copula；集合校准；非齐次回归；数值天气预报；概率预测；沙克洗牌；斯科拉定理

软件：

量化风险管理；概率预测GOP
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\textit{R.Schefzik}等人，《统计科学》。28，第4号，616--640（2013；Zbl 1331.62265）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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