専門家の確率評価を組み合わせる方法

この記事では、複数の確率分布を組み合わせるための統計技術をレビューします。フレームワークは、特定のイベントに関して複数の専門家に相談する意思決定者のものです。専門家は、自分の意見を確率分布の形で表現します。意思決定者は、専門家の分布を集約して、意思決定に使用できる単一の分布を作成しなければなりません。2つの集約方法のクラスがレビューされます。超ベイジアン手続きでは、意思決定者は専門家の意見をデータとして扱い、それを自分の事前分布とベイズの法則を介して組み合わせることができます。線形意見プールを使用する場合、意思決定者は専門家の意見の線形結合を形成します。専門家の意見を集約する上での主な特徴は、これらの意見間に通常存在する高い相関または依存関係です。この論文のテーマは、比較的独立した意見を持つ専門家を育成するトレーニング手続きの必要性、または専門家間の依存関係を暗黙的または明示的にモデル化する集約方法の必要性です。m の依存した専門家は、k ≤ m の場合、同じ価値があることを示す分析が提示されます。場合によっては、k の正確な値を示すことができ、他の場合では k の下限と上限を設定することができます。