専門家の確率評価を組み合わせる方法

本稿は複数の確率分布を組み合わせるための統計的手法をレビューする。枠組みは、ある事象について複数の専門家に意見を求める意思決定者のものである。専門家は意見を確率分布の形で表現する。意思決定者は意思決定に用いるために、専門家の分布を一つの分布に統合しなければならない。二つの統合方法のクラスがレビューされる。スープラベイズ手法を用いる場合、意思決定者は専門家の意見を自身の事前分布とベイズ則で結合できるデータとして扱う。線形オピニオンプールを用いる場合は、意思決定者は専門家の意見の線形結合を形成する。専門家の意見の統合が難しい主な特徴は、これらの意見に典型的にみられる高い相関や依存性である。本稿のテーマは、比較的独立した意見を持つ専門家を育成するための訓練手続きの必要性、または専門家間の依存性を暗黙的または明示的にモデル化する統合手法の必要性である。解析により、m人の依存した専門家はk人の独立した専門家と等価であり、k ≤ mであることが示される。場合によってはkの正確な値を示すことができ、他の場合はkの下限と上限を設定できる。