The Zoltar forecast archive, a tool to standardize and store interdisciplinary prediction research.
The Zoltar forecast archive, a tool to standardize and store interdisciplinary prediction research.
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DOI：
10.1038/s41597-021-00839-5
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发表时间：
2021-02-11
期刊：
影响因子：
9.8
通讯作者：
Le K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Reich NG;Cornell M;Ray EL;House K;Le K
预测已成为众多领域明智的、数据驱动的决策的重要组成部分。我们引入了一种新的数据模型，用于概率预测，包括广泛的预测设置。该框架明确定义了概率预测的组成部分，并提出了一种表示这些数据元素的方法。数据模型在Zoltar中实现，Zoltar是一种新的软件应用程序，它使用数据模型存储预测，并提供对数据的标准化API访问。在一个实时案例研究中，Zoltar Web应用程序的一个实例被用于存储、访问和评估约108行的实时预测数据，这些数据由来自学术界和工业界的40多个国际研究团队提供，对美国的COVID-19疫情进行预测。概率预测的工具和数据基础设施，如本文介绍的工具和数据基础设施，将在确保未来的预测研究遵守一套严格和可重复的标准方面发挥越来越重要的作用。
Forecasting has emerged as an important component of informed, data-driven decision-making in a wide array of fields. We introduce a new data model for probabilistic predictions that encompasses a wide range of forecasting settings. This framework clearly defines the constituent parts of a probabilistic forecast and proposes one approach for representing these data elements. The data model is implemented in Zoltar, a new software application that stores forecasts using the data model and provides standardized API access to the data. In one real-time case study, an instance of the Zoltar web application was used to store, provide access to, and evaluate real-time forecast data on the order of 108 rows, provided by over 40 international research teams from academia and industry making forecasts of the COVID-19 outbreak in the US. Tools and data infrastructure for probabilistic forecasts, such as those introduced here, will play an increasingly important role in ensuring that future forecasting research adheres to a strict set of rigorous and reproducible standards.
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影响因子：
6.3
作者：
Croushore, D;Stark, T
通讯作者：
Stark, T
影响因子：
3.7
作者：
MURPHY, AH;WINKLER, RL
通讯作者：
WINKLER, RL
影响因子：
7.9
作者：
Hong, Tao;Pinson, Pierre;Hyndman, Rob J.
通讯作者：
Hyndman, Rob J.
DOI：
10.1177/1532673x9602400402
发表时间：
1996-10-01
期刊：
AMERICAN POLITICS QUARTERLY
影响因子：
--
作者：
Campbell, JE
通讯作者：
Campbell, JE
影响因子：
2
作者：
Chambers, Daniel W.;Baglivo, Jenny A.;Kafka, Alan L.
通讯作者：
Kafka, Alan L.