予測とは何ですか？
予測とは、予測を作成することです。狭義の特別な意味
予測の必要性は知りたいという願望によるものです統計的（現在の推定値の誤差）、確率的（結果の多変量）、経験的（モデルの方法論的誤差）、哲学的（限られた現在の知識）の原則に基づいて、信頼できる将来のイベントは原則として不可能です。
予測の正確さは次の理由によるものです。
- 「真の」（既知のエラーで検証された）初期データの量とそれらの収集期間。
- 未確認のソースデータの量とそれらの収集期間。
- 予測オブジェクトのプロパティと、予測対象との相互作用のシステム。
- 予測方法とモデル。
予測の精度に影響を与える一連の要因が増えると、実際には、特定の定常状態誤差を伴うルーチン計算に置き換えられます。
予測は（条件付きで）分割されます：
- 用語別：短期、中期、長期、長期。
- 規模別：プライベート、ローカル、リージョナル、セクター、国、世界（グローバル）;
- 責任（著者）による：個人的、企業（組織）のレベル、国家機関のレベル。
主な予測方法は次のとおりです。
- 統計的手法;
- 専門家の判断（たとえば、デルファイ法）。
- シミュレーションを含むモデリング手法。
- 直感的（つまり、このタイプの予測で以前に使用された科学的方法の経験を持つ専門家によって、技術的手段を使用せずに、即興で「頭の中で」作成されます）。
統計的予測方法
統計的予測方法 - 科学的かつ客観的なデータに基づいた現代の数学的および統計的予測方法の開発、研究、応用を主な目的とする学術分野。
理論と実践の開発専門家による予測手法の確率統計モデリング。リスク条件下での予測方法と、経済数学および計量経済（数学統計と専門家の両方）モデルを併用した複合予測方法です。
統計的予測手法の科学的根拠は、応用統計と決定理論です。
予測に使用される依存関係を再構成する最も簡単な方法は、特定の時系列、つまり時間軸上の有限数の点で定義された関数に基づいています。
予測の精度を評価する (特に信頼区間の使用) は予測手順の必要な部分です。通常、依存関係回復の確率統計モデルが使用されます。たとえば、最尤法を使用して最良の予測を構築します。
パラメトリック（通常は正規誤差モデル）およびその予測精度と信頼限界のノンパラメトリック推定（確率論の中心極限定理に基づく）。移動平均法など、確率統計理論に基づかないヒューリスティック手法も使用されます。
分布密度のノンパラメトリック推定値の使用を含む多変量回帰は、現在、主要な統計予測ツールです。
非現実的な正規性の仮定測定誤差や回帰直線 (表面) からの偏差を使用する必要はありません。ただし、正規性の仮定を放棄するには、確率論の多次元中心極限定理、線形化技術、および収束の継承に基づく、別の数学的装置に依存する必要があります。
予測アプリケーション
時系列を使用した予測の場合、通常はコンピュータープログラムを使用します。これにより、予測を構築する際のほとんどの操作を自動化でき、データ入力やモデルの構築に関連するエラーを回避することもできます。
このようなアプリケーションは、両方ともローカルにすることができます（単一のコンピューターでの使用）およびインターネットアプリケーション（たとえば、Webサイトとして利用可能）。 R、SPSS、Statistica、Forecast Pro、Forecast Expertなどのプログラムは、ローカルアプリケーションとして区別する必要があります。
何を予測できますか？
- お天気
大気やその他の混沌としたシステムの将来の状態の計算における誤差は時間の経過とともに蓄積されるため、1 か月先の天気予報よりも 1 日先の天気予報の方がはるかに正確です。
ただし、精度は徐々に成長する：最新の5日間の予測も同様に良好です40年前のように-1日。有用な予測は9日から10日間行うことができます。また、Alexander Chernokulskyによると、古典的なモデルの予測可能性の限界は2週間です。
これらのモデルはすべて同じ原理に基づいて構築されています。天気はいくつかの基本方程式で記述され、学校で教えられるような一般的な形式ではなく、観測データを代入することで段階的に解決されます。そのようには単純に解くことができません。
Lorenz 氏がかつて行ったように、最終的に厄介な状況に陥らないようにするために、モデルは 10 ～ 20 回実行され、初期値をわずかに変更し、ノイズを追加してさまざまなオプションを検討します。
- 磁気嵐
世界中の科学者は70年間働いています太陽コロナの異常な加熱の理由を見つけるために。このプロセスは磁気嵐に関連していますが、それでも正確に予測することは不可能です。
太陽コロナの温度-外層太陽の大気は摂氏約100万度で、場所によっては1000万度近くに達します。しかし、下層の大気はわずか5.5千度にしか達しません。
その結果、太陽の中心から離れるほど太陽は暑くなるが、内部ではその逆になるという結論が得られます。このコロナ加熱のメカニズムはまだ不明です。
アルヴェーン波の伝播サマラ科学者たちは、磁性ガスのダイナミクスの方程式を使用して調査しています。研究の結果に基づいて、科学者は、太陽コロナプラズマを加熱するさまざまなパラメータとモデルを数学的に正確に記述する連立方程式を提示します。
- 火山噴火
スタンフォード大学の研究者キラウエア火山の噴火後に溶岩で凍結したかんらん石の結晶の位置を分析しました。そのため、科学者は地球の腸で起こっているプロセスの詳細を知ることができました-この情報は将来の噴火を予測するのに役立ちます。
科学者は彼らが作成しようとしたと説明しました火山の噴火を予測するためのアルゴリズム。ただし、これを示唆する可能性のあるプロセスの多くは、溶岩洞の地下深くで発生します。噴火後、ほとんどの場合、探検家に手がかりを与える可能性のある地下のマーカーはすべて破壊されます。
そこで研究者らは、半世紀以上前のハワイの大噴火の際に形成されたカンラン石の結晶の研究に焦点を当てた。
その後、スタンフォード大学の研究者大学は、マグマの流れのコンピューターモデルをテストする方法を見つけました。これにより、過去の噴火に関するより多くのデータが明らかになり、将来の噴火を予測するのに役立つ可能性があるとのことです。
- 火災
大学消防研究所研究米国でのブリガム・ヤングの名前は、山火事がどこから始まり、どのように広がるかをより正確に示しています。科学者たちは、自然災害の制御に役立つ新しいデータがあれば、国の予算を数百万ドル節約できると確信しています。
研究によると、化学組成は低木は、どれだけ速く燃えるかのために不可欠です。火の近くで見つかった植物の種類は、火がどのように広がるか、そして他の植物種にどれだけ早く広がるかを予測するのに役立ちます。
実験は改善を目指しています火災予測モデル。森林局と米国政府機関がそれらと戦うのに年間数十億ドルかかるので、消防をより効果的にするのを助けることができるどんな研究も不可欠である、と研究者達は指摘しました。
- 気候変動
オスロのノルウェービジネススクールの研究者気候変動の数学的モデルを作成しました。これによれば、すべての排出が停止した後、気温の上昇は少なくともさらに100年間続きます。
彼らのモデルで使用された研究者1850年から現在までの気候に関する情報。これに基づいて、彼らは地球の気温がどのように変化し、海面が2500上昇するかを予測しました。
その結果、排出量のピークを迎えると、温室効果ガスは 2030 年頃に発生し、2100 年までにゼロになり、その後 2500 年になっても地球の気温は 3 度上昇し、海面は 1850 年より 2.5 メートル高くなります。そしてこれは最も好ましい予測です。
大気中の二酸化炭素の一部はバイオマス、土壌、海洋に吸収されますが、これによって地球温暖化が止まることはありません。 2020年までにノーリターンのポイントを過ぎました。
どうすれば予測を改善できますか？
将来的には、データ品質は新しい衛星の分光放射計、レーダー、ライダー（レーザー）。高度な宇宙船は、必要に応じてすでに機器を誘導することができます。
もう一つの有望な方向性は、あらゆる種類のセンサーやその他の家電製品を搭載した通常のスマートフォンを使用した測定です。
別の問題があります - ズームアウトモデルの構築とデータ量の増加に伴い、計算の複雑さは大幅に増加します。たとえば、天気予報には世界で最も強力なコンピューターが使用されています。
それらは高価であり、それらの性能はより高いです。同じ速度で増加することはありません。シリコンマイクロ回路には改善の余地がほとんどありません。さらに、現代の気象学者は数百万行のコードの遺産を持っているため、計算を最適化することは困難です。
続きを読む
物理学者はブラックホールの類似物を作成し、ホーキングの理論を確認しました。それはどこにつながるのですか？
科学者たちはオデロンの神話上の粒子を発見しました
最も神秘的な自然現象。球電はどこから来て、どのように危険ですか？