Лінійний прогнозувальний метод максимальної збіжності показує новий шлях до підвищення відповідності прогнозів і спостережень.
Новий підхід назвали “MALP” — “лінійний прогнозувач максимальної збіжності”. Метод оптимізує “коефіцієнт узгодженості кореляції” (CCC). CCC оцінює, наскільки пари точок лежать біля лінії під кутом 45 градусів. Така метрика поєднує точність і правильність прогнозів.
Команда під керівництвом Таехо Кіма тестувала метод на реальних даних. MALP порівнювали з методом найменших квадратів. Результати показали кращу відповідність фактичним вимірам. Одночасно метод найменших квадратів давав менші середні похибки.
MALP застосували до даних OCT та вимірів жирової маси тіла. У дослідженні OCT метод допоміг узгодити показники Stratus і Cirrus. У наборі з 252 дорослих MALP краще відтворював фактичні відсотки жиру. Це підкреслює компроміс між узгодженістю і середньою похибкою.
«У нашому випадку нас конкретно цікавить відповідність лінії під кутом 45 градусів», — Таехо Кім.
Автори радять обирати метод залежно від мети дослідження. «Нам потрібно провести додаткові дослідження», — Кім.
MALP має широкі практичні перспективи в медицині, біології та соціальних науках. Подальше розширення класу предикторів може підвищити універсальність методу. MALP пропонує корисний інструмент там, де важлива повна узгодженість прогнозів.