Kas yra prognozavimas?
Prognozavimas – tai prognozės rengimas; siaurąja prasme – ypatingas
Prognozės poreikį lemia noras žinotibūsimi įvykiai, kurie yra patikimi, iš esmės neįmanomi, remiantis statistiniais (dabartinių įverčių paklaidos), tikimybiniais (pasekmių įvairialypiškumas), empiriniais (modelių metodinės klaidos), filosofiniais (dabartinių žinių ribotumas) principais.
Bet kokios prognozės tikslumą lemia:
- pradinių „teisingų“ (patikrintų žinoma klaida) apimtis ir jų rinkimo laikotarpis;
- nepatikrintų šaltinių duomenų apimtis ir jų rinkimo laikotarpis;
- prognozavimo objekto savybės ir jo sąveikos su prognozavimo subjektu sistema;
- prognozavimo metodai ir modeliai.
Padidėjus faktorių rinkiniui, turinčiam įtakos prognozės tikslumui, jis praktiškai pakeičiamas įprastais skaičiavimais su tam tikra pastovios būsenos paklaida.
Prognozės skirstomos (sąlyginai):
- pagal terminus: trumpalaikis, vidutinės trukmės, ilgalaikis, ilgalaikis;
- pagal mastą: privatus, vietinis, regioninis, sektorinis, šalis, pasaulinis (pasaulinis);
- pagal atsakomybę (autorystę): asmeninis įmonės (organizacijos) lygmeniu, valstybinių organų lygmeniu.
Pagrindiniai prognozavimo metodai apima:
- statistiniai metodai;
- ekspertų sprendimas (pavyzdžiui, Delfi metodas);
- modeliavimo metodai, įskaitant modeliavimą;
- intuityvus (tai yra, nenaudojant techninių priemonių, ekspromtu, „galvoje“ specialistas, turintis anksčiau taikytų mokslinių metodų patirtį šio tipo prognozėse).
Statistinių prognozių metodai
Statistiniai prognozavimo metodai – moksliniai irakademinė disciplina, kurios pagrindiniai tikslai yra šiuolaikinių matematinių ir statistinių prognozavimo metodų, pagrįstų objektyviais duomenimis, kūrimas, studijavimas ir taikymas.
Teorijos ir praktikos plėtojimasekspertinio prognozavimo metodų tikimybinis-statistinis modeliavimas; prognozavimo metodai rizikos sąlygomis ir kombinuoti prognozavimo metodai, naudojant kartu ekonominius-matematinius ir ekonometrinius (tiek matematinius-statistinius, tiek ekspertinius) modelius.
Mokslinis statistinių prognozavimo metodų pagrindas yra taikoma statistika ir sprendimų teorija.
Paprasčiausi prognozavimui naudojami priklausomybių atkūrimo metodai yra pagrįsti tam tikra laiko eilute, ty funkcija, apibrėžta baigtiniame laiko ašies taškų skaičiuje.
Prognozės tikslumo įvertinimas (ypač sunaudojant pasikliautinuosius intervalus) yra būtina prognozavimo procedūros dalis. Paprastai naudojami tikimybiniai-statistiniai priklausomybės atsigavimo modeliai, pavyzdžiui, jie sukuria geriausią prognozę naudojant didžiausios tikimybės metodą.
Parametrinis (paprastai pagrįstasnormalių klaidų modeliai) ir neparametriniai prognozės tikslumo ir jos patikimumo ribų įvertinimai (remiantis tikimybių teorijos centrine ribų teorema). Taip pat naudojamos euristinės metodikos, kurios nėra pagrįstos tikimybine-statistine teorija, pavyzdžiui, slankiojo vidurkio metodas.
Daugiamatė regresija, įskaitant neparametrinių pasiskirstymo tankio įverčių naudojimą, šiuo metu yra pagrindinė statistinio prognozavimo priemonė.
Nereali normalumo prielaidaNebūtina naudoti matavimo paklaidų ir nuokrypių nuo regresijos tiesės (paviršiaus); tačiau norint atsisakyti normalumo prielaidos, būtina remtis kitokiu matematiniu aparatu, paremtu tikimybių teorijos daugiamačiu Centrinės ribos teorema, linijavimo technologija ir konvergencijos paveldėjimu.
Programų prognozavimas
Prognozuojant naudojant laiko eilutes, paprastainaudotis kompiuterinėmis programomis. Tai leidžia automatizuoti daugumą operacijų kuriant prognozę, taip pat leidžia išvengti klaidų, susijusių su duomenų įvedimu ir modelių kūrimu.
Tokios programos gali būti tiek vietinės (skirtosnaudojimas viename kompiuteryje) ir interneto programos (pvz., prieinamos kaip svetainė). Tokias programas kaip R, SPSS, „Statistica“, „Forecast Pro“, „Forecast Expert“ reikėtų skirti kaip vietines programas.
Ką galima nuspėti?
- Orai
Klaidos skaičiuojant būsimas atmosferos būsenas ir kitas chaotiškas sistemas kaupiasi laikui bėgant, todėl orų prognozė dienai į priekį yra daug geresnė nei mėnesiui.
Tačiau tikslumasauga palaipsniui: šiuolaikinės penkių dienų prognozės yra tokios pat geroskaip prieš 40 metų - vienos dienos. Naudingą prognozę galima pateikti nuo devynių iki dešimties dienų. O klasikinių modelių nuspėjamumo riba, pasak Aleksandro Černokulskio, yra dvi savaitės.
Visi šie modeliai sukurti tuo pačiu principu.Oras apibūdinamas keliomis pagrindinėmis lygtimis, kurios sprendžiamos žingsnis po žingsnio pakeičiant stebėjimo duomenis, o ne bendra forma, kaip mokoma mokykloje – taip jų tiesiog neįmanoma išspręsti.
Kad neatsidurtų nepatogioje padėtyje, kaip kadaise darė Lorencas, modelis paleidžiamas 10–20 kartų, šiek tiek pakeičiant pradines reikšmes – pridedant triukšmo, norint apsvarstyti įvairias parinktis.
- Magnetinės audros
Mokslininkai visame pasaulyje dirbo 70 metųišsiaiškinti neįprasto saulės vainiko kaitinimo priežastis. Šis procesas yra susijęs su magnetinėmis audromis, kurių vis dar neįmanoma tiksliai numatyti.
Saulės vainiko temperatūra - išorinis sluoksnisSaulės atmosfera - yra apie 1 milijonas laipsnių Celsijaus, o kai kuriose vietose ji siekia beveik 10 milijonų.Tačiau apatinė atmosfera siekia tik 5,5 tūkstančius laipsnių.
Dėl to daroma išvada: kuo toliau nuo Saulės centro, tuo karščiau, nors jos viduje yra atvirkščiai. Mechanizmas, kuriuo veikia šis vainiko šildymas, vis dar neaiškus.
Alfvén sklidimas banguoja Samaramokslininkai tiria naudodamiesi magnetinių dujų dinamikos lygtimis. Remdamiesi darbo rezultatais, mokslininkai pateiks lygčių sistemas, kurios matematiškai tiksliai apibūdina įvairius saulės vainikinės plazmos kaitinimo parametrus ir modelius.
- Ugnikalnio išsiveržimai
Stanfordo universiteto mokslininkaiišanalizavo olivino kristalų, sustingusių lavoje, išsiveržus Kilauea ugnikalniui, vietą. Taigi mokslininkams pavyko išsiaiškinti žemės žarnose vykstančių procesų detales - ši informacija padės numatyti būsimus išsiveržimus.
Mokslininkai paaiškino, kad bandė kurtiugnikalnio išsiveržimų prognozavimo algoritmas. Tačiau daugelis procesų, kurie tai gali reikšti, vyksta giliai po žeme lavos vamzdeliuose. Po išsiveržimo beveik visais atvejais sunaikinami visi požeminiai žymekliai, kurie gali padėti tyrinėtojams.
Taigi mokslininkai sutelkė dėmesį į olivino kristalų, susidariusių per didžiulį išsiveržimą Havajuose daugiau nei prieš pusę amžiaus, tyrimą.
Po to Stanfordo tyrėjaiUniversitetai rado būdą patikrinti magmos srauto kompiuterinius modelius, kurie, jų teigimu, gali atskleisti daugiau duomenų apie praeities išsiveržimus ir galbūt padėti numatyti būsimus.
- Gaisrai
Universiteto gaisrų laboratorijos tyrimaiBrighamo Youngo vardas Jungtinėse Valstijose suteikia tikslesnį vaizdą apie tai, kur prasideda gaisrai ir kaip jie plinta. Mokslininkai įsitikinę, kad bet kokie nauji duomenys, kurie padės suvaldyti stichines nelaimes, sutaupys šalies biudžetą milijonais dolerių.
Tyrimai parodė, kad cheminė sudėtiskrūmai yra būtini, norint greitai degti. Augalų tipas, rastas šalia gaisro, gali padėti numatyti, kaip ugnis plis ir kaip greitai ji gali išplisti į kitas augalų rūšis.
Eksperimentu siekiama tobulėtigaisrų prognozavimo modeliai. Kadangi miškų tarnybai ir JAV vyriausybės agentūroms kasmet kainuoja milijardus dolerių, kovojant su jomis, būtina atlikti bet kokius tyrimus, kurie gali padėti veiksmingiau gesinti gaisrus, pažymėjo mokslininkai.
- Klimato kaita
Tyrėjai iš Norvegijos verslo mokyklos Oslesukūrė matematinį klimato kaitos modelį, pagal kurį, nutraukus visus išmetimus, temperatūros kilimas tęsis dar mažiausiai 100 metų.
Tyrėjai naudojo savo modelįinformacijos apie klimatą nuo 1850 m. iki šių dienų. Remdamiesi tuo, jie numatė, kaip pasikeis pasaulinė temperatūra ir kiek jūros lygis pakils 2500.
Kaip rezultatas, paaiškėjo, kad jei išmetamųjų teršalų pikošiltnamio efektą sukeliančių dujų susidarys apie 2030 m., o 2100 m. nukris iki nulio, tada iki 2500 m. pasaulinė temperatūra vis dar bus trimis laipsniais aukštesnė, o jūros lygis bus 2,5 m aukštesnis nei 1850 m. Ir tai yra pati palankiausia prognozė.
Nors dalį anglies dioksido iš oro sugers biomasė, dirvožemis ir vandenynai, tai jokiu būdu nesustabdys pasaulinio atšilimo. Negrįžimo taškas nebuvo išlaikytas iki 2020 m.
Kaip galime pagerinti savo prognozes?
Ateityje duomenų kokybė pagerėsspektroradiometrai, radarai ir lidarai (lazeriai) naujuose palydovuose. Pažangūs erdvėlaiviai jau gali nukreipti įrangą, jei reikia.
Kita perspektyvi kryptis yra matavimai naudojant įprastus išmaniuosius telefonus su visokiais jutikliais ir kita buitine elektronika.
Yra ir kita problema – su mastelio mažinimumodelio ir augant duomenų kiekiui, skaičiavimų sudėtingumas labai padidėja. Pavyzdžiui, orų prognozavimui naudojami kai kurie galingiausi kompiuteriai pasaulyje.
Jie yra brangūs ir jų našumas yra aukštesnis.nedidėja tuo pačiu greičiu: silicio mikroschemoms beveik nėra kur tobulėti. Be to, šiuolaikiniai meteorologai turi milijonų kodų eilučių palikimą, todėl skaičiavimus sunku optimizuoti.
Skaityti daugiau
Fizikai sukūrė juodosios skylės analogą ir patvirtino Hawkingo teoriją. Kur jis veda?
Mokslininkai atrado mitinę Odderono dalelę
Paslaptingiausias gamtos reiškinys. Iš kur kamuolinis žaibas ir kaip jis pavojingas?