biascorrectie

Biascorrectie is het proces waarbij systematische afwijkingen (bias) in data, meetwaarden of schattingen worden verminderd of gecorrigeerd, zodat de resultaten dichter bij de waarheid komen te liggen. Het doel is om estimators, voorspellingen of datasets minder vertekenend te maken door de structurele fout te verwijderen of te verlagen. Biascorrectie komt voor in statistiek, datawetenschap, klimaat- en milieuwetenschappen, remote sensing en financiële toepassingen.

In de statistiek verwijst biascorrectie vaak naar het corrigeren van een estimator met een bekend of geschat bias. Methoden omvatten analytische correctie op basis van de verwachte bias, en resampling-technieken zoals jackknife en bootstrap om de bias te schatten en af te trekken van de ruwe estimator. In sommige gevallen wordt bias verminderd door shrinkage of bias-reductie in maximum-likelihood-methoden.

In klimaatwetenschappen en gerelateerde velden wordt biascorrectie vaak toegepast op modeluitvoer of sensordata voordat deze worden gebruikt voor impactanalyses. Veelgebruikte technieken zijn lineaire schaling, kwantielmapping (quantile mapping) en andere empirische methoden die de distributiekenmerken van modeluitvoer afstemmen op waarnemingen. Biascorrectie wordt vaak gecombineerd met downscaling om zowel bias als ruimtelijke resolutie aan te pakken.

Belangrijke beperkingen zijn onder meer dat biascorrectie doorgaans de structurele fouten van een model niet oplost en onzekerheid kan verhogen of verkeerd kan afschuiven als de voorwaarden veranderen (niet-stationariteit). Validatie op onafhankelijke data en transparante communicatie van aannames en onzekerheden is daarom van groot belang.