<\/p>\n
Een Brier-score<\/strong> is een maatstaf die we in statistieken gebruiken om de nauwkeurigheid van probabilistische voorspellingen te meten. Het wordt over het algemeen gebruikt als de uitkomst van een voorspelling binair is: de uitkomst komt voor of komt niet voor.<\/span><\/p>\n Stel bijvoorbeeld dat een weersvoorspelling zegt dat er 90% kans is op regen en dat het ook daadwerkelijk regent. We kunnen de Brier-score voor deze voorspelling berekenen met behulp van de volgende formule:<\/span><\/p>\n Brier-score<\/strong> = (f \u2013 o) 2<\/sup><\/span><\/p>\n Goud:<\/span><\/p>\n f = voorspelde waarschijnlijkheid<\/span><\/p>\n o = resultaat (1 als de gebeurtenis plaatsvindt, 0 als deze niet plaatsvindt)<\/span><\/p>\n In dit voorbeeld zou de Brier-score van onze voorspelling zijn (0,9 \u2013 1) 2<\/sup> = -0,1 2<\/sup> = 0,01<\/strong><\/span><\/p>\n Een Brier-score voor een set tips wordt eenvoudigweg berekend als het gemiddelde van de Brier-scores voor de individuele tips:<\/span><\/p>\n Brier-score<\/strong> = 1\/n * \u03a3(f t<\/sub> \u2013 o t<\/sub> ) 2<\/sup><\/span><\/p>\n Goud:<\/span><\/p>\n n = steekproefomvang (het aantal voorspellingen)<\/span><\/p>\n \u03a3 = een mooi symbool dat \u2018som\u2019 betekent<\/span><\/p>\n f t<\/sub> = voorspelde waarschijnlijkheid bij gebeurtenis t<\/em><\/span><\/p>\n o = resultaat bij gebeurtenis t<\/em> (1 als de gebeurtenis plaatsvindt, 0 als deze niet plaatsvindt)<\/span><\/p>\n Een Brier-score kan elke waarde tussen 0 en 1 aannemen, waarbij 0 de best mogelijke score is en 1 de slechtst mogelijke score. Hoe lager de Brier-score, hoe nauwkeuriger de voorspellingen.<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden illustreren hoe u Brier-scores kunt berekenen.<\/span><\/p>\n Voorbeeld 1: Een voorspelling zegt dat er 0% kans is op regen en dat het regent.<\/strong><\/span><\/p>\n Brier-score = (0 \u2013 1) 2<\/sup> = 1<\/span><\/p>\n Voorbeeld 2: Een voorspelling zegt dat er 100% kans is op regen en dat het regent.<\/strong><\/span><\/p>\n Brier-score = (1 \u2013 1) 2<\/sup> = 0<\/span><\/p>\n Voorbeeld 3: Volgens een voorspelling is er 27% kans op regen en het regent.<\/strong><\/span><\/p>\n Brier-score = (0,27 \u2013 1) 2<\/sup> = 0,5329<\/span><\/p>\n Voorbeeld 4: Een voorspelling zegt dat er 97% kans is dat het zal regenen en dat het niet zal regenen.<\/strong><\/span><\/p>\n Brier-score = (0,97 \u2013 0) 2<\/sup> = 0,9409<\/span><\/p>\n Voorbeeld 5: Een meteoroloog maakt de volgende voorspelling:<\/strong><\/span><\/p>\n We kunnen de Brier-score voor deze reeks voorspellingen berekenen met behulp van de volgende formules:<\/span><\/p>\n Brier-score = (.5329 + .1089 + .6889 + .01) \/ 4 = 0.3352<\/strong> .<\/span><\/p>\n Een Brier-vaardigheidsscore<\/strong> is een maatstaf die ons vertelt hoe goed de Brier-score van een nieuw voorspellingsmodel zich verhoudt tot een bestaand voorspellingsmodel. Het wordt als volgt berekend:<\/span><\/p>\n Brier-vaardigheidsscore<\/strong> = (BS E<\/sub> \u2013 BS N<\/sub> ) \/ BS E<\/sub><\/span><\/p>\n Goud:<\/span><\/p>\n BS E<\/sub> = Brier-score van het bestaande model<\/span><\/p>\n BS N<\/sub> = Brier-score van het nieuwe model<\/span><\/p>\n Als een Brier-vaardigheidsscore positief is, maakt het nieuwe model nauwkeurigere voorspellingen. Als de Brier Skill Score negatief is, doet het nieuwe model slechtere voorspellingen. En als de Brier Skill Score nul is, biedt het nieuwe model geen verbetering ten opzichte van het bestaande model.<\/span><\/p>\n Stel bijvoorbeeld dat ons bestaande model een Brier-score heeft van BS E<\/sub> = 0,4221 en ons nieuwe model een Brier-score heeft van BS N<\/sub> = 0,3352. De Brier Skill Score van ons nieuwe model kan als volgt worden berekend:<\/span><\/p>\n Brier-vaardigheidsscore<\/strong> = (0,4421 \u2013 0,3352) \/ (0,4421) = 0,2418<\/strong> .<\/span><\/p>\n Omdat dit getal positief is, geeft dit aan dat ons nieuwe model nauwkeurigere voorspellingen biedt in vergelijking met het bestaande model.<\/span><\/p>\n Hoe hoger de Brier-vaardigheidsscore, hoe groter de verbetering in het nieuwe model vergeleken met het bestaande model.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Een Brier-score is een maatstaf die we in statistieken gebruiken om de nauwkeurigheid van probabilistische voorspellingen te meten. Het wordt over het algemeen gebruikt als de uitkomst van een voorspelling binair is: de uitkomst komt voor of komt niet voor. Stel bijvoorbeeld dat een weersvoorspelling zegt dat er 90% kans is op regen en dat […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-602","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n Brier Score Berekeningsvoorbeelden<\/strong><\/span><\/h2>\n
\n\n
\n Kans op regen<\/strong><\/span><\/th>\n Resultaten<\/strong><\/span><\/th>\n<\/tr>\n \n 27%<\/span><\/td>\n Regen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n \n 67%<\/span><\/td>\n Regen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n \n 83%<\/span><\/td>\n Geen regen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n \n 90%<\/span><\/td>\n Regen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n \n\n
\n Kans op regen<\/strong><\/span><\/th>\n Resultaten<\/strong><\/span><\/th>\n Brier-score<\/strong><\/span><\/th>\n<\/tr>\n \n 27%<\/span><\/td>\n Regen<\/span><\/td>\n (.27-1) 2<\/sup> = .5329<\/span><\/td>\n<\/tr>\n \n 67%<\/span><\/td>\n Regen<\/span><\/td>\n (.67-1) 2<\/sup> = .1089<\/span><\/td>\n<\/tr>\n \n 83%<\/span><\/td>\n Geen regen<\/span><\/td>\n (.83-0) 2<\/sup> = .6889<\/span><\/td>\n<\/tr>\n \n 90%<\/span><\/td>\n Regen<\/span><\/td>\n (.90-1) 2<\/sup> = .01<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n Resultaten van Brier-vaardigheden<\/strong><\/span><\/h2>\n