Che cos'è la previsione?
La previsione è lo sviluppo di una previsione; in senso stretto: speciale
La necessità di una previsione è dovuta alla voglia di sapereeventi futuri, che è affidabile, è impossibile in linea di principio, sulla base di principi statistici (errori delle stime attuali), probabilistici (multivarianza delle conseguenze), empirici (errori metodologici dei modelli), filosofici (conoscenza corrente limitata).
L'accuratezza di qualsiasi previsione è dovuta a:
- il volume dei dati iniziali "veri" (verificati con un errore noto) e il periodo della loro raccolta;
- il volume dei dati di origine non verificati e il periodo della loro raccolta;
- proprietà dell'oggetto di previsione e sistema della sua interazione con il soggetto di previsione;
- metodi e modelli di previsione.
Con un aumento dell'insieme di fattori che influenzano l'accuratezza della previsione, viene praticamente sostituito da calcoli di routine con un certo errore di stato stazionario.
Le previsioni sono suddivise (condizionatamente):
- per termini: breve, medio, lungo e lungo termine;
- per scala: privato, locale, regionale, settoriale, paese, mondo (globale);
- per responsabilità (paternità): personale, a livello di impresa (organizzazione), a livello di organi statali.
I principali metodi di previsione includono:
- metodi statistici;
- giudizio di esperti (ad esempio, il metodo Delphi);
- metodi di modellazione, inclusa la simulazione;
- intuitivo (cioè realizzato senza l'uso di mezzi tecnici, improvvisato, "nella mente" da uno specialista che ha esperienza in metodi scientifici precedentemente utilizzati in questo tipo di previsioni).
Metodi di previsione statistica
Metodi di previsione statistica - scientifici euna disciplina accademica i cui obiettivi principali includono lo sviluppo, lo studio e l'applicazione di moderni metodi matematici e statistici di previsione basati su dati oggettivi.
Sviluppo della teoria e della praticamodellazione probabilistico-statistica dei metodi di previsione esperta; metodi di previsione in condizioni di rischio e metodi di previsione combinati che utilizzano congiuntamente modelli economico-matematici ed econometrici (sia matematico-statistici che esperti).
La base scientifica dei metodi di previsione statistica è la statistica applicata e la teoria delle decisioni.
I metodi più semplici per ricostruire le dipendenze utilizzate per le previsioni si basano su una determinata serie temporale, ovvero su una funzione definita in un numero finito di punti sull'asse del tempo.
Valutare l'accuratezza della previsione (in particolare conutilizzando intervalli di confidenza) è una parte necessaria della procedura di previsione. In genere vengono utilizzati modelli probabilistico-statistici di recupero della dipendenza, ad esempio costruiscono la migliore previsione utilizzando il metodo della massima verosimiglianza.
Parametrico (generalmente basato sumodelli di errore normale) e stime non parametriche dell'accuratezza della previsione e dei limiti di confidenza per essa (basati sul Teorema del limite centrale della teoria della probabilità). Vengono utilizzate anche tecniche euristiche non basate sulla teoria probabilistico-statistica, ad esempio il metodo delle medie mobili.
La regressione multivariata, compreso l’uso di stime non parametriche della densità di distribuzione, è attualmente il principale strumento di previsione statistica.
Presupposto irrealistico di normalitàNon è necessario utilizzare errori di misurazione e deviazioni dalla retta di regressione (superficie); tuttavia, per abbandonare l'ipotesi di normalità, è necessario affidarsi a un diverso apparato matematico, basato sul Teorema del Limite Centrale multidimensionale della teoria della probabilità, della tecnologia di linearizzazione e dell'ereditarietà della convergenza.
Applicazioni di previsione
Per le previsioni che utilizzano una serie temporale, di solito lo èutilizzare programmi informatici. Ciò consente di automatizzare la maggior parte delle operazioni durante la creazione di una previsione e consente inoltre di evitare errori associati all'immissione dei dati e alla creazione di modelli.
Tali applicazioni possono essere sia locali (perutilizzo su un singolo computer) e applicazioni Internet (disponibili come sito Web, ad esempio). Programmi come R, SPSS, Statistica, Forecast Pro, Forecast Expert dovrebbero essere distinti come applicazioni locali.
Cosa si può prevedere?
- tempo
Gli errori nei calcoli degli stati futuri dell'atmosfera e di altri sistemi caotici si accumulano nel tempo, quindi le previsioni del tempo per un giorno sono molto migliori che per un mese.
Tuttavia, la precisionecrescendo gradualmente: le moderne previsioni a cinque giorni sono altrettanto buonecome 40 anni fa - un giorno. È possibile fare una previsione utile da nove a dieci giorni. E il limite di prevedibilità per i modelli classici, secondo Alexander Chernokulsky, è di due settimane.
Tutti questi modelli sono costruiti secondo lo stesso principio.Il tempo è descritto da diverse equazioni di base, che vengono risolte passo dopo passo sostituendo i dati osservativi, e non in una forma generale, come insegnato a scuola - semplicemente non possono essere risolte in questo modo.
Per non ritrovarsi in una posizione scomoda, come fece una volta Lorenz, il modello viene eseguito 10-20 volte, modificando leggermente i valori iniziali e aggiungendo rumore per considerare diverse opzioni.
- Tempeste magnetiche
Gli scienziati di tutto il mondo lavorano da 70 anni aper scoprire le ragioni del riscaldamento anomalo della corona solare. Questo processo è associato a tempeste magnetiche, che sono ancora impossibili da prevedere con precisione.
Temperatura della corona solare - strato esternol'atmosfera del Sole - è di circa 1 milione di gradi Celsius, e in alcuni punti raggiunge quasi i 10 milioni, ma l'atmosfera inferiore raggiunge solo 5,5 mila gradi.
Di conseguenza, la conclusione è: più è lontano dal centro del Sole, più è caldo, anche se al suo interno è vero il contrario. Il meccanismo attraverso il quale funziona questo riscaldamento della corona non è ancora chiaro.
La propagazione di Alfvén ondeggia Samaragli scienziati stanno studiando utilizzando le equazioni della dinamica dei gas magnetici. Sulla base dei risultati del lavoro, gli scienziati presenteranno sistemi di equazioni che descrivono matematicamente i vari parametri e modelli di riscaldamento del plasma coronale solare.
- Eruzioni vulcaniche
Ricercatori presso la Stanford Universityha analizzato la posizione dei cristalli di olivina che si sono congelati nella lava dopo l'eruzione del vulcano Kilauea. Così gli scienziati sono stati in grado di scoprire i dettagli dei processi che si svolgono nelle viscere della terra: queste informazioni aiuteranno a prevedere le future eruzioni.
Gli scienziati hanno spiegato che hanno cercato di creareun algoritmo per la previsione delle eruzioni vulcaniche. Tuttavia, molti dei processi che potrebbero suggerire che ciò avvenga in profondità nel sottosuolo nei tubi di lava. Dopo un'eruzione, tutti i marker sotterranei che potrebbero fornire indizi agli esploratori vengono distrutti in quasi tutti i casi.
Quindi i ricercatori si sono concentrati sullo studio dei cristalli di olivina che si sono formati durante una massiccia eruzione alle Hawaii più di mezzo secolo fa.
Successivamente, i ricercatori di StanfordLe università hanno trovato un modo per testare modelli informatici del flusso di magma, che secondo loro potrebbero rivelare più dati sulle eruzioni passate e possibilmente aiutare a prevedere quelle future.
- Incendi
Ricerca di laboratorio antincendio universitarioIl nome di Brigham Young negli Stati Uniti fornisce un quadro più accurato di dove iniziano gli incendi e come si diffondono. Gli scienziati sono fiduciosi che qualsiasi nuovo dato che aiuterà a controllare i disastri naturali farà risparmiare milioni di dollari al budget del paese.
Gli studi hanno dimostrato che la composizione chimicaarbusti è essenziale per quanto velocemente bruciano. Il tipo di pianta trovata vicino a un incendio può aiutare a prevedere come si diffonderà l'incendio e quanto velocemente potrà diffondersi ad altre specie vegetali.
L'esperimento mira a miglioraremodelli di previsione degli incendi. Poiché combatterli costa miliardi di dollari all'anno al servizio forestale e alle agenzie governative statunitensi, qualsiasi ricerca che possa contribuire a rendere più efficace la lotta agli incendi è essenziale, hanno osservato i ricercatori.
- Cambiamento climatico
Ricercatori della Norwegian Business School di Osloha creato un modello matematico del cambiamento climatico, secondo il quale, dopo la cessazione di tutte le emissioni, l'aumento della temperatura continuerà per almeno altri 100 anni.
I ricercatori hanno utilizzato nel loro modelloinformazioni sul clima dal 1850 ad oggi. Sulla base di ciò, hanno previsto come cambieranno le temperature globali e quanto il livello del mare aumenterà di 2500.
Di conseguenza, si è scoperto che se il picco delle emissioniI gas serra si verificheranno intorno al 2030, ed entro il 2100 scenderanno a zero, poi entro il 2500 le temperature globali saranno ancora di tre gradi più alte e il livello del mare sarà di 2,5 metri più alto rispetto al 1850. E questa è la previsione più favorevole.
Sebbene parte dell'anidride carbonica presente nell'aria sarà assorbita dalla biomassa, dal suolo e dagli oceani, ciò non fermerà in alcun modo il riscaldamento globale. Il punto di non ritorno è stato superato prima del 2020.
Come possiamo migliorare le nostre previsioni?
In futuro, la qualità dei dati migliorerà grazie aspettroradiometri, radar e lidar (laser) su nuovi satelliti. I veicoli spaziali avanzati sono già in grado di dirigere l'equipaggiamento se necessario.
Un'altra area promettente sono le misurazioni utilizzando normali smartphone dotati di tutti i tipi di sensori e altri dispositivi elettronici di consumo.
C'è un altro problema: lo zoom indietromodello e la crescita del volume dei dati, la complessità dei calcoli aumenta enormemente. Ad esempio, le previsioni del tempo utilizzano alcuni dei computer più potenti del mondo.
Sono costosi e le loro prestazioni sono più elevate.non aumenta alla stessa velocità: i microcircuiti al silicio non hanno quasi nessun posto dove migliorare. Inoltre, i meteorologi moderni hanno un'eredità di milioni di righe di codice, il che rende i calcoli difficili da ottimizzare.
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