예측이란 무엇입니까?
예측은 예측의 개발입니다. 좁은 의미에서 특별하다
예측의 필요성은 알고 싶은 욕구 때문입니다.신뢰할 수있는 미래 사건은 원칙적으로 통계적 (현재 추정의 오류), 확률 적 (결과의 다 분산), 경험적 (모델의 방법 론적 오류), 철학적 (제한된 현재 지식) 원칙을 기반으로 불가능합니다.
예측의 정확성은 다음과 같습니다.
- "진정한"(알려진 오류로 확인 된) 초기 데이터의 양과 수집 기간;
- 확인되지 않은 소스 데이터의 양과 수집 기간;
- 예측 대상의 속성 및 예측 대상과의 상호 작용 시스템;
- 예측 방법 및 모델.
예측의 정확성에 영향을 미치는 요인 세트가 증가함에 따라 실제적으로 특정 정상 상태 오류가있는 일상적인 계산으로 대체됩니다.
예측은 다음과 같이 나뉩니다 (조건부).
- 용어 별 : 단기, 중기, 장기, 장기;
- 규모 별 : 민간, 지역, 지역, 부문, 국가, 세계 (글로벌)
- 책임 (저자) : 개인, 기업 (조직) 수준, 국가 기관 수준.
주요 예측 방법은 다음과 같습니다.
- 통계적 방법;
- 전문가 판단 (예 : Delphi 방법);
- 시뮬레이션을 포함한 모델링 방법;
- 직관적 (즉, 이러한 유형의 예측에서 이전에 사용 된 과학적 방법에 경험이있는 전문가에 의해 "마음 속에"즉석에서 기술적 수단을 사용하지 않고 만들어 짐).
통계적 예측 방법
통계적 예측 방법은 과학적이고 교육적인 분야이며, 주요 업무에는 객관적인 데이터를 기반으로 한 현대 수학 및 통계 예측 방법의 개발, 연구 및 적용이 포함됩니다.
이론과 실제의 발전전문가 예측 방법의 확률적-통계적 모델링; 위험 상황에서의 예측 방법과 경제-수학 및 계량경제학(수리-통계 및 전문가 모두) 공동 모델을 사용하는 결합된 예측 방법.
통계적 예측 방법의 과학적 기초는 응용 통계 및 의사 결정 이론입니다.
예측에 사용되는 종속성을 재구성하는 가장 간단한 방법은 주어진 시계열, 즉 시간 축의 유한한 수의 지점에 정의된 함수를 기반으로 합니다.
예측의 정확성 평가(특히신뢰 구간 사용)은 예측 절차의 필수 부분입니다. 일반적으로 의존성 회복의 확률-통계 모델이 사용됩니다. 예를 들어 최대 우도 방법을 사용하여 최상의 예측을 구축합니다.
파라 메트릭 (일반적으로정규 오류 모델) 및 예측 정확도 및 신뢰 한계의 비모수 추정치 (확률 이론의 중앙 한계 정리에 기반 함). 확률 론적 통계 이론 (예 : 이동 평균 방법)을 기반으로하지 않는 휴리스틱 기법도 사용됩니다.
분포 밀도의 비모수적 추정 사용을 포함한 다변량 회귀는 현재 주요 통계 예측 도구입니다.
비현실적인 정규성 가정회귀선(표면)으로부터의 측정 오류 및 편차를 사용할 필요는 없습니다. 그러나 정규성 가정을 포기하려면 확률 이론의 다차원 중심 극한 정리, 선형화 기술 및 수렴 상속을 기반으로 하는 다른 수학적 장치에 의존해야 합니다.
예측 애플리케이션
시계열을 사용하여 예측하는 경우 일반적으로컴퓨터 프로그램을 사용하십시오. 이를 통해 예측을 작성할 때 대부분의 작업을 자동화할 수 있으며 데이터 입력 및 모델 작성과 관련된 오류를 방지할 수도 있습니다.
이러한 응용 프로그램은 모두 로컬 일 수 있습니다.단일 컴퓨터에서 사용) 및 인터넷 응용 프로그램 (예 : 웹 사이트로 사용 가능). R, SPSS, Statistica, Forecast Pro, Forecast Expert와 같은 프로그램은 로컬 애플리케이션으로 구별되어야합니다.
무엇을 예측할 수 있습니까?
- 날씨
대기 및 기타 혼란스러운 시스템의 미래 상태 계산 오류는 시간이 지남에 따라 누적되므로 앞으로 하루의 일기 예보는 한 달보다 훨씬 좋습니다.
그러나 정확도는점차 성장: 현대적인 5 일간의 예측도 마찬가지입니다.40 년 전으로-하루. 9 ~ 10 일 동안 유용한 예측을 할 수 있습니다. Alexander Chernokulsky에 따르면 클래식 모델의 예측 가능성 한계는 2 주입니다.
이 모든 모델은 동일한 원리로 제작되었습니다.날씨는 학교에서 가르치는 일반적인 형식이 아닌 관찰 데이터를 대체하여 단계별로 해결되는 몇 가지 기본 방정식으로 설명됩니다. 단순히 그런 식으로 해결할 수 없습니다.
Lorenz가 한때 그랬던 것처럼 어색한 위치에 빠지지 않기 위해 모델은 10~20회 실행되며 초기 값을 약간 변경하고 다양한 옵션을 고려하기 위해 노이즈를 추가합니다.
- 자기 폭풍
전 세계의 과학자들은 70 년 동안태양 코로나가 비정상적으로 가열 된 이유를 알아 내기 위해 이 과정은 여전히 정확하게 예측할 수없는 자기 폭풍과 관련이 있습니다.
태양 코로나의 온도-외층태양의 대기는 약 섭씨 100 만도이고 일부 지역에서는 거의 천만도에 이르지만 낮은 대기는 겨우 5 만 5 천도에 이릅니다.
결과적으로 결론은 다음과 같습니다. 태양 중심에서 멀어질수록 태양은 더 뜨거워지지만 내부는 그 반대입니다. 코로나가 가열되는 메커니즘은 아직 명확하지 않습니다.
Alfvén 파도의 전파 사마라과학자들은 자기 가스 역학 방정식을 사용하여 조사하고 있습니다. 연구 결과를 바탕으로 과학자들은 태양 코로나 플라즈마를 가열하는 다양한 매개 변수와 모델을 수학적으로 정확하게 설명하는 방정식 시스템을 제시합니다.
- 화산 폭발
스탠포드 대학 연구원킬라 우에 아 산이 분출 한 후 용암에서 얼어 붙은 감람석 결정의 위치를 분석했습니다. 따라서 과학자들은 지구의 장에서 일어나는 과정의 세부 사항을 알아낼 수있었습니다.이 정보는 미래의 분출을 예측하는 데 도움이 될 것입니다.
과학자들은화산 폭발을 예측하는 알고리즘. 그러나 이것을 제안 할 수있는 많은 과정은 용암 동굴의 깊은 지하에서 발생합니다. 폭발 후, 탐험가에게 단서를 줄 수있는 지하 마커는 거의 모든 경우에 파괴됩니다.
그래서 연구자들은 반세기 전 하와이에서 대규모 폭발이 일어났을 때 형성된 감람석 결정을 연구하는 데 집중했습니다.
그 후 스탠포드 연구원들은대학은 마그마 흐름의 컴퓨터 모델을 테스트하는 방법을 찾았으며,이를 통해 과거 분출에 대한 더 많은 데이터를 공개하고 미래의 분화를 예측하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다.
- 화재
대학 화재 실험실 연구미국에서 Brigham Young의 이름은 산불이 시작되는 위치와 확산 방법에 대한보다 정확한 그림을 제공합니다. 과학자들은 자연 재해를 통제하는 데 도움이되는 새로운 데이터가 국가의 예산을 수백만 달러 절약 할 것이라고 확신합니다.
연구에 따르면 화학 성분은관목은 얼마나 빨리 타는 지에 필수적입니다. 화재 근처에서 발견되는 식물의 유형은 화재가 어떻게 확산되고 다른 식물 종으로 얼마나 빨리 확산 될 수 있는지 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
실험의 목표는화재 예측 모델. 산림청과 미국 정부 기관이이를 퇴치하는 데 매년 수십억 달러의 비용이 들기 때문에 소방을보다 효과적으로 만드는 데 도움이 될 수있는 모든 연구가 필수적이라고 연구원들은 지적했습니다.
- 기후 변화
오슬로 노르웨이 경영 대학원 연구원기후 변화에 대한 수학적 모델을 만들었습니다. 이에 따라 모든 배출이 중단 된 후에도 온도 상승은 최소 100 년 동안 계속 될 것입니다.
그들의 모델에 사용 된 연구원1850 년부터 현재까지의 기후에 대한 정보. 이를 바탕으로 그들은 지구 기온이 어떻게 변하고 해수면이 2500까지 상승 할 것인지를 예측했습니다.
그 결과 배출이 최고조에 달하면2030년경에 온실가스가 발생하고 2100년에는 0으로 떨어지며, 2500년에도 지구 온도는 여전히 3도 더 높고 해수면은 1850년보다 2.5m 더 높아질 것입니다. 그리고 이것은 가장 유리한 예측입니다.
공기 중의 일부 이산화탄소가 바이오 매스, 토양 및 해양에 흡수되지만, 이것이 지구 온난화를 막지는 못합니다. 돌아 오지 않는 지점은 2020 년 이전에 지나갔습니다.
예측을 어떻게 개선 할 수 있습니까?
앞으로 데이터 품질은새로운 위성에 대한 분광 방 사계, 레이더 및 리다 (레이저). 고급 우주선은 필요한 경우 이미 장비를 지시 할 수 있습니다.
또 다른 유망한 방향은 모든 종류의 센서 및 기타 가전 제품이 장착 된 일반 스마트 폰을 사용한 측정입니다.
또 다른 문제가 있습니다. 축소하면모델이 증가하고 데이터 양이 증가함에 따라 계산의 복잡성도 엄청나게 증가합니다. 예를 들어, 일기예보는 세계에서 가장 강력한 컴퓨터를 사용합니다.
비싸고 성능이 더 높습니다.동일한 속도로 증가하지 않습니다. 실리콘 마이크로 회로는 개선 할 곳이 거의 없습니다. 또한 현대 기상 학자들은 수백만 줄의 코드를 보유하고있어 계산 최적화가 어렵습니다.
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