पैसे के साथ…

Question

मान लीजिए मैं 'विशेषज्ञों', जिसे मैं कुछ चर पर एक पूर्व वितरण प्रकाश में लाना चाहते हैं । मैं उन्हें असली पैसे से प्रेरित करना चाहूंगा । विचार, महंतों को प्रकाश में लाना निरीक्षण करने के लिए है यादृच्छिक चर का प्रतीति , तो कितनी अच्छी तरह अपने महंतों सबूत से मेल के आधार पर विशेषज्ञों के बीच कुछ पूर्व निर्धारित 'पर्स' सूद। इस अंतिम भाग के लिए क्या सुझाव दिए गए हैं, एक भुगतान सदिश पर पुजारियों और सबूतों की मैपिंग करें?$k$$X$$n$$X$

Comments

चूँकि शायद कोई सही उत्तर नहीं है, इसलिए हम चाहते हैं कि सी.डब्ल्यू। मैं मध्यस्थ के विवेक पर छोड़ता हूं।

— shabbychef

इस सवाल का एक ही उद्देश्यपूर्ण मान्य उत्तर हो सकता है, इसलिए मैं इसे सीडब्ल्यू में बदलने में संकोच करता हूं।

— whuber

यह भविष्यवाणी बाजारों के विचार के समान है । प्रिडिक्शनबुक दिखने में एक सभ्य जगह है।

— Ely

Answer 1

ऊपर मेरी टिप्पणी की भावना में, मुझे लगता है कि विचार करने के लिए सही चीज एक भविष्यवाणी बाजार है । आपको उन प्रतिभूतियों को बेचना चाहिए जिनके पास भविष्यवाणियों की सटीकता के लिए कुछ निश्चित भुगतान हैं। आप अपने उत्तर में डैनियल जॉनसन द्वारा उल्लिखित संभावित दूरी के मानक उपायों का उपयोग कर सकते हैं। लेकिन बिंदु प्रतिभूतियों के रूप में भुगतान को ठीक करने और समय से पहले माप के मानकों को ठीक करने के लिए है (अधिमानतः बस द्विआधारी घटनाओं का उपयोग करें, जैसे कि हुआ या ऐसा नहीं हुआ)। इस तरह, अगर कोई सुरक्षा के लिए $ X का भुगतान करने के लिए तैयार है, जो $ 1.00 का भुगतान करता है यदि वह जो कवर करता है, वह वास्तव में होता है, तो आप जानते हैं कि वे उस घटना को प्रायिकता X प्रदान करते हैं जो सुरक्षा कवर करती है। बाजार की तरलता इस बात का ध्यान रखेगी कि प्रतिभूतियों को विशेषज्ञों के बीच कैसे वितरित किया जाए।$A$$\$$

मुझे लगता है कि यह एक निश्चित पेआउट वेक्टर होने से बेहतर है जैसे कि आप एक गोल्फ टूर्नामेंट के लिए हो सकते हैं। कारण यह है कि एक गोल्फ टूर्नामेंट में, यह सब मायने रखता है कि आप प्रतियोगियों के खिलाफ कितना अच्छा करते हैं, न कि आपका समग्र स्कोर। जब आप संभव सबसे सटीक पूर्व मान्यताओं को प्रोत्साहित करना चाहते हैं, तो आप नहीं चाहते कि लोग सोचें कि उन्हें केवल पुरस्कार पाने के लिए एक दूसरे से आगे बढ़ना है ... आप चाहते हैं कि वे भुगतान पाने के लिए अपने स्वयं के धन को दांव पर लगाने के लिए तैयार रहें क्योंकि तब वे खुद को अपने पूर्व मूल्यांकन पर विश्वास करना चाहिए, न कि केवल इतना है कि उनका पूर्व मूल्यांकन किसी और की तुलना में बेहतर है।

Comments

यह भी ध्यान देने योग्य है कि बाजार में हेरफेर के प्रभावों का प्रायोगिक बाजारों ( यहां और यहां देखें ) में प्रयोगात्मक रूप से अध्ययन किया गया है , और जबकि अधिक काम करने की आवश्यकता है, ऐसा प्रतीत होता है कि प्रतिभागी दुर्भावनापूर्ण जोड़तोड़ के लिए आसानी से क्षतिपूर्ति कर सकते हैं। अनुभवजन्य परिणाम बताते हैं कि सिस्टम को 'गेम' करना बेहद मुश्किल होगा, जैसा कि आपने अपनी अन्य टिप्पणी

— ely

Answer 2

देखने के लिए कीवर्ड नियमों को स्कोर कर रहा है : ये संभावित भविष्यवाणियों के मूल्यांकन और पुरस्कृत करने के लिए कार्य हैं, और इस विषय पर काफी काम किया गया है, जो 50 के दशक में वापस जा रहा है। मुख्य बात जो आपको जांचनी है , वह यह है कि यह उचित है , अर्थात, जिस विशेषज्ञ से आप पहले से आवेदन कर रहे हैं, उसके पास ईमानदार होने के लिए प्रोत्साहन है।

बहुत से संभावित उचित स्कोरिंग नियम हैं: सरलतम में से एक लॉगरिदमिक स्कोरिंग नियम है: आप विशेषज्ञ को (रैखिक कार्य) लॉग-प्रायिकता के साथ पुरस्कृत करते हैं जो उन्होंने घटना को सौंपा था।

Comments

धन्यवाद! मैं कुछ इस तरह झुक रहा था। विशेष रूप से, मैं चाहता था कि किसी भी जानकारी के बिना एक एजेंट द्वारा सिस्टम को 'गेम' करना मुश्किल हो।

— shabbychef

ऊपर दिए गए मेरे उत्तर में दिए गए टिप्पणी ( लिंक ) की जाँच करें, क्योंकि भविष्यवाणी के बाज़ारों में विशेष रूप से मैनिपुलेटर्स और सिस्टम को 'गेम' करने की कोशिश करने वाले अन्य लोगों के खिलाफ कैसे मजबूत हैं, इसके बारे में कुछ आशाजनक शोध हैं। यह वास्तव में सरल स्कोरिंग नियमों से बेहतर है जो केवल साथियों की तुलना में बेहतर सटीकता प्राप्त करने के लिए भुगतान करते हैं।

— ely

@EMS: क्या भविष्यवाणी बाजार बेहतर बनाता है? एक स्कोरिंग नियम की पूरी बात यह है कि स्कोर प्रतियोगियों से स्वतंत्र है (हालांकि माना जाता है कि वे अक्सर अभ्यास में इस तरह से लागू नहीं होते हैं: अर्थात सभी पैसे उच्चतम स्कोर वाले व्यक्ति को दिए जाते हैं)

— साइमन बायरन

Answer 3

यदि सच्चे वितरण को पैसे का भुगतान करने वाले व्यक्ति द्वारा जाना जाता है, तो देखने के लिए एक प्राकृतिक आंकड़ा दिए गए पूर्व और सच्चे वितरण के सापेक्ष एंट्रॉपी होगा । फिर पेआउट रिश्तेदार एन्ट्रॉपी के घटते हुए कुछ मोनोटोन हो सकते हैं।

$n$$\text{score}(\text{prior } j) = \sum^n_{i=1}P_j(X = x_i)$

$X$$n$

Comments

हालांकि, निश्चित रूप से, विशेषज्ञ इन सभी बातों को ध्यान में रखते हुए आपको अपना "पूर्व" देंगे।

— Ely

$n$

$n$$\$$

क्या साफ है कि wrt भौतिक राशियाँ, जैसे दूरियों का अनुमान लगाना या M & M की संख्या एक जार में, मनुष्य निष्पक्ष अनुमानक हैं: बड़ी संख्या में अनुमानों का औसत लेते हैं और यह आमतौर पर बहुत करीब है। लेकिन गैर-भौतिक मात्रा, जैसे कि गैस की कीमत अगले महीने क्या होगी, मनुष्य (यहां तक ​​कि विशेषज्ञ) भयानक हैं , यहां तक ​​कि औसत में भी। पतन की योजना पर साहित्य डरावना है, विशेष रूप से पेशेवर शहरी योजनाकारों के उदाहरण नगरपालिका परियोजनाओं की लागत का लगातार खराब अनुमान लगाते हैं, जैसे कि आंकड़े ग्रैड छात्र कैसे समेकित पूर्वाग्रह पूर्वाग्रह के साथ खराब करते हैं।

— ely

मुख्य रूप से मैं जानता हूँ कि कुछ लोगों ने जिबसन द्वारा "द इकोलॉजिकल अप्रोच टू विजुअल परसेप्शन" दृष्टि पर एक पुरानी पुस्तक में चर्चा की गई कुछ सामान थे। उन्होंने कुछ प्रयोगों का उल्लेख किया जिसमें लोगों को फुटबॉल के मैदान पर दूर के दो लोगों के बीच दूरियों और अन्य समान चीजों का अनुमान लगाया गया। मुझे याद नहीं आ रहा है कि मैंने एम एंड एम की बात कहाँ सुनी है, लेकिन मैं इस पर कुछ स्रोत खोजने की कोशिश करूँगा।

— ely