Hva er prognoser?
Forecasting er utviklingen av en prognose; I snever forstand er det spesielt
Behovet for en prognose skyldes ønsket om å vitefremtidige hendelser, som er pålitelige, er i prinsippet umulig, basert på statistiske (feil i gjeldende estimater), sannsynlighet (multivarians av konsekvenser), empiriske (metodiske feil i modeller), filosofiske (begrenset nåværende kunnskap) prinsipper.
Nøyaktigheten til enhver prognose skyldes:
- volumet av "sanne" (bekreftet med en kjent feil) startdata og perioden de ble samlet inn;
- volumet av ubekreftede kildedata og perioden de ble samlet inn på;
- egenskaper til prognoseobjektet og systemet for dets interaksjon med prognosemotivet;
- prognosemetoder og modeller.
Med en økning i settet med faktorer som påvirker nøyaktigheten i prognosen, blir den praktisk talt erstattet av rutinemessige beregninger med en viss steady-state feil.
Prognosene er delt (betinget):
- etter vilkår: kortsiktig, middels sikt, lang sikt, lang sikt;
- etter målestokk: privat, lokal, regional, sektor, land, verden (global);
- av ansvar (forfatterskap): personlig, på virksomhetsnivå (organisasjon), på nivå med statlige organer.
De viktigste prognosemetodene inkluderer:
- statistiske metoder;
- ekspertbedømmelse (for eksempel Delphi-metoden);
- modelleringsmetoder, inkludert simulering;
- intuitiv (det vil si utført uten bruk av tekniske midler, improvisert, "i sinnet" av en spesialist som har erfaring med tidligere brukte vitenskapelige metoder i denne typen prognoser).
Statistiske prognosemetoder
Statistiske metoder for prognoser er en vitenskapelig og pedagogisk disiplin, hvis hovedoppgaver inkluderer utvikling, studier og anvendelse av moderne matematiske og statistiske metoder for prognoser basert på objektive data.
Развитие теории и практики probabilistisk-statistisk modellering av ekspert prognosemetoder; prognosemetoder under risikoforhold og kombinerte prognosemetoder ved bruk av felles økonomisk-matematiske og økonometriske (både matematisk-statistiske og ekspert) modeller.
Det vitenskapelige grunnlaget for statistiske prognosemetoder er anvendt statistikk og beslutningsteori.
De enkleste metodene for å rekonstruere avhengigheter brukt for prognoser er basert på en gitt tidsserie, dvs. en funksjon definert ved et begrenset antall punkter på tidsaksen.
Vurdere nøyaktigheten av prognosen (spesielt medbruk av konfidensintervaller) er en nødvendig del av prognoseprosedyren. Vanligvis brukes probabilistisk-statistiske modeller for avhengighetsgjenoppretting, for eksempel bygger de den beste prognosen ved å bruke maksimal sannsynlighetsmetoden.
Parametrisk (vanligvis basert pånormale feilmodeller) og ikke-parametriske estimater av prognosens nøyaktighet og konfidensgrenser for det (basert på Central Limit Theorem of Probability Theory). Heuristiske teknikker brukes også som ikke er basert på sannsynlighetsstatistisk teori, for eksempel metoden for glidende gjennomsnitt.
Multivariat regresjon, inkludert bruk av ikke-parametriske estimater av distribusjonstettheten, er for tiden det viktigste statistiske prognoseverktøyet.
Urealistisk antakelse om normalitetDet er ikke nødvendig å bruke målefeil og avvik fra regresjonslinjen (overflate); for å forlate antakelsen om normalitet, er det imidlertid nødvendig å stole på et annet matematisk apparat, basert på det flerdimensjonale sentrale grensesetningen for sannsynlighetsteori, lineariseringsteknologi og arv av konvergens.
Prognoser for applikasjoner
For prognoser ved hjelp av en tidsserie er det vanligvisbruke dataprogrammer. Dette lar deg automatisere de fleste operasjonene når du bygger en prognose, og lar deg også unngå feil knyttet til dataregistrering og bygging av modeller.
Slike applikasjoner kan være både lokale (forbruk på en enkelt datamaskin) og Internett-applikasjoner (for eksempel tilgjengelig som et nettsted). Programmer som R, SPSS, Statistica, Prognose Pro og Prognoseekspert skal skilles fra lokale applikasjoner.
Hva kan man forutsi?
- vær
Feil i beregninger av fremtidige tilstander i atmosfæren og andre kaotiske systemer akkumuleres over tid, så værmeldingen for en dag fremover er mye bedre enn for en måned.
Imidlertid nøyaktighetenvokser gradvis: moderne fem-dagers prognoser er like godesom for 40 år siden - en dag. En nyttig prognose kan lages i ni til ti dager. Og forutsigbarhetsgrensen for klassiske modeller, ifølge Alexander Chernokulsky, er to uker.
Alle disse modellene er bygget etter samme prinsipp.Været beskrives av flere grunnleggende ligninger, som løses trinnvis ved å erstatte observasjonsdata, og ikke i en generell form, slik de underviser på skolen – de kan rett og slett ikke løses på den måten.
For ikke å havne i en vanskelig posisjon, slik Lorenz en gang gjorde, kjøres modellen 10-20 ganger, noe som endrer startverdiene noe – legger til støy for å vurdere ulike alternativer.
- Magnetiske stormer
Forskere over hele verden har jobbet i 70 år for åfor å finne ut årsakene til unormal oppvarming av solkoronaen. Denne prosessen er forbundet med magnetiske stormer, som det fremdeles er umulig å forutsi nøyaktig.
Temperatur på solkorona - ytre lagatmosfæren til solen - er omtrent 1 million grader Celsius, og noen steder når den nesten 10 millioner. Imidlertid når den nedre atmosfæren bare 5,5 tusen grader.
Som et resultat er konklusjonen: jo lenger fra sentrum av solen, jo varmere er det, selv om det er motsatt inne i den. Mekanismen som denne oppvarmingen av koronaen fungerer med er fortsatt uklar.
Formering av Alfvén bølger Samaraforskere undersøker ved hjelp av ligningene til magnetisk gassdynamikk. Basert på resultatene av arbeidet vil forskere presentere ligningssystemer som matematisk nøyaktig beskriver forskjellige parametere og modeller for oppvarming av solkoronalplasmaet.
- Vulkanutbrudd
Forskere ved Stanford Universityanalyserte plasseringen av olivinkrystaller som frøs i lava etter utbruddet av vulkanen Kilauea. Så forskere klarte å finne ut detaljene i prosessene som foregår i jordens tarm - denne informasjonen vil bidra til å forutsi fremtidige utbrudd.
Forskere forklarte at de prøvde å skapeen algoritme for å forutsi vulkanutbrudd. Imidlertid foregår mange av prosessene som kan tyde på dette dypt under jorden i lavarør. Etter et utbrudd blir alle underjordiske markører som kan gi ledetråder til oppdagelsesreisende ødelagt i nesten alle tilfeller.
Så forskerne fokuserte på å studere olivinkrystaller som ble dannet under et massivt utbrudd på Hawaii for mer enn et halvt århundre siden.
Deretter Stanford-forskerneUniversitetene fant en måte å teste datamodeller for magmaflyt, som de sa kunne avsløre mer data om tidligere utbrudd og muligens bidra til å forutsi fremtidige.
- Branner
Universitets brannlaboratorieforskningBrigham Youngs navn i USA gir et mer nøyaktig bilde av hvor brannene starter og hvordan de sprer seg. Forskere er sikre på at alle nye data som vil bidra til å kontrollere naturkatastrofer, vil spare landets budsjett for millioner av dollar.
Studier har vist at den kjemiske sammensetningenkratt er viktig for hvor raskt de brenner. Type plante som finnes i nærheten av en brann kan bidra til å forutsi hvordan brannen vil spre seg og hvor raskt den kan spre seg til andre plantearter.
Eksperimentet tar sikte på å bli bedremodeller for brannvarsling. Fordi det koster skogbrukstjenesten og amerikanske regjeringsorganer milliarder av dollar årlig for å bekjempe dem, er all forskning som kan bidra til å gjøre brannslokking mer effektiv, viktig.
- Klima forandringer
Forskere fra Handelshøyskolen i Osloopprettet en matematisk modell av klimaendringer, ifølge hvilken temperaturstigningen etter at alle utslippene er stanset vil fortsette i minst 100 år til.
Forskerne brukte i sin modellinformasjon om klimaet fra 1850 til i dag. Basert på dette, forutsa de hvordan globale temperaturer vil endre seg og hvor mye havnivået vil stige med 2500.
Som et resultat viste det seg at hvis toppen av utslippeneklimagasser vil oppstå rundt 2030, og innen 2100 vil de falle til null, deretter vil den globale temperaturen innen 2500 fortsatt være tre grader høyere, og havnivået vil være 2,5 m høyere enn i 1850. Og dette er den mest gunstige prognosen.
Mens noe av karbondioksidet fra luften vil bli absorbert av biomasse, jord og hav, vil dette ikke stoppe global oppvarming. Ingen-retur-poenget ble passert før 2020.
Hvordan kan vi forbedre våre spådommer?
I fremtiden vil datakvaliteten bli bedre takket værespektroradiometere, radarer og lidarer (lasere) på nye satellitter. Avanserte romskip er allerede i stand til å lede utstyr om nødvendig.
En annen lovende retning er målinger med vanlige smarttelefoner utstyrt med alle slags sensorer og annen forbrukerelektronikk.
Det er et annet problem - med å zoome utmodell og veksten av datavolum, øker kompleksiteten i beregningene enormt. For eksempel bruker værvarsling noen av de kraftigste datamaskinene i verden.
De er dyre og ytelsen deres er høyere.øker ikke med samme hastighet: silisiummikrokretser har nesten ingen steder å forbedre seg. I tillegg har moderne meteorologer en arv på millioner av kodelinjer, noe som gjør beregningene vanskelig å optimalisere.
Les mer
Fysikere har laget en analog av et svart hull og bekreftet Hawkings teori. Hvor det fører?
Forskere har oppdaget den mytiske partikkelen til Odderon
Det mest mystiske naturfenomenet. Hvor kommer balllynn fra og hvordan er det farlig?