Punktprognosen sind was für Leute, die gerne enttäuscht werden ;) Wir befassen uns in dieser Episode mit der Quantifizierung und Kommunikation von Unsicherheit bei Prognosen. Dabei gehen Mira und Amit auf klassische Statistik, Bayes-Methoden, Machine Learning, Bootstrapping und Conformal Predictions ein. Außerdem gehen sie auf Herausforderungen der Data Literacy und bei rechenintensiven Ansätzen zur Bestimmung der Unsicherheit ein. Zusammenfassung Warum Unsicherheiten unverzichtbar sind (Beispiel Wetter-, Wahl-, Bewerberprognosen) Klassische Statistik: Konfidenzintervall vs. Prediction Intervall Bayesianische Sicht: Glaubwürdigkeitsintervalle ML-Methoden ohne Verteilungsannahmen: Bootstrapping & Conformal Predictions Rechenaufwand vs. Modellannahmen Data Literacy als Schlüssel zum richtigen Interpretieren von Prognoseintervallen Praxisnahe Beispiele und Entscheidungshilfen Links #10: Signifikanz https://www.podbean.com/ew/pb-y25ti-12fab65 #44: Lineare Regression in der Praxis – Oldie oder Goldie? https://www.podbean.com/ew/pb-jiecf-15d0ac1 #56: Unsere Bundestagswahl-Prognose: Wer gewinnt die Wahl 2025? https://www.podbean.com/ew/pb-hwgnd-16e446e Wer gewinnt die Bundestagswahl 2025? www.wer-gewinnt-die-wahl.de Molnar (2023): Introduction To Conformal Prediction With Python. A Short Guide For Quantifying Uncertainty Of Machine Learning Models. Sammlung von Ressourcen zu Conformal Predictions https://github.com/valeman/awesome-conformal-prediction/ Feedback, Fragen oder Themenwünsche gern an [email protected]

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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