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Enhancing Uncertainty Communication in Time Series Predictions: Insights and Recommendations

Karagappa, Apoorva und Kaur Betz, Pawandeep und Gilg, Jonas und Zeumer, Moritz und Gerndt, Andreas und Preim, Bernhard (2024) Enhancing Uncertainty Communication in Time Series Predictions: Insights and Recommendations. arxiv, 2024-08-22, Braunschweig. doi: 10.48550/arXiv.2408.12365. (nicht veröffentlicht)

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207kB

Kurzfassung

As the world increasingly relies on mathematical models for forecasts in different areas, effective communication of uncertainty in time series predictions is important for informed decision making. This study explores how users estimate probabilistic uncertainty in time series predictions under different variants of line charts depicting uncertainty. It examines the role of individual characteristics and the influence of user-reported metrics on uncertainty estimations. By addressing these aspects, this paper aims to enhance the understanding of uncertainty visualization and for improving communication in time series forecast visualizations and the design of prediction data dashboards.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/210293/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Anderer)
Titel:Enhancing Uncertainty Communication in Time Series Predictions: Insights and Recommendations
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Karagappa, ApoorvaApoorva.Karagappa (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kaur Betz, Pawandeeppawandeep.kaur-betz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3073-326XNICHT SPEZIFIZIERT
Gilg, JonasJonas.Gilg (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9130-0778NICHT SPEZIFIZIERT
Zeumer, MoritzMoritz.Zeumer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gerndt, AndreasAndreas.Gerndt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0409-8573NICHT SPEZIFIZIERT
Preim, Bernhardbernhard.preim (at) ovgu.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:22 August 2024
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.48550/arXiv.2408.12365
Status:nicht veröffentlicht
Stichwörter:Human-centered computing, Empirical studies in visualization, Visualization design and evaluation methods
Veranstaltungstitel:arxiv
Veranstaltungsort:Braunschweig
Veranstaltungsart:Andere
Veranstaltungsdatum:22 August 2024
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Visual Analytics
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Softwaretechnologie > Visual Computing and Engineering
Hinterlegt von: Karagappa, Apoorva
Hinterlegt am:18 Dez 2024 12:53
Letzte Änderung:18 Dez 2024 12:53

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