Data Science Deep Dive

#65: Sicher ist nur die Unsicherheit: Unsicherheitsintervalle erklärt

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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]
      • ...more
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