Vad är prognoser?
Prognos är utvecklingen av en prognos; i snäv mening - speciell
Behovet av en prognos beror på önskan att vetaframtida händelser, vilket är tillförlitligt, är i princip omöjligt, baserat på statistiska (fel i aktuella uppskattningar), probabilistiska (flervarians av konsekvenser), empiriska (metodologiska fel i modeller), filosofiska (begränsad nuvarande kunskap) principer.
Prognosens noggrannhet beror på:
- volymen av "sanna" (verifierade med ett känt fel) initialdata och perioden för deras insamling;
- volymen av icke verifierade källdata och perioden för deras insamling;
- egenskaperna hos prognosobjektet och systemet för dess interaktion med prognosobjektet;
- prognosmetoder och modeller.
Med en ökning av uppsättningen faktorer som påverkar prognosens noggrannhet ersätts den praktiskt taget av rutinberäkningar med ett visst steady-state-fel.
Prognoserna är uppdelade (villkorligt):
- efter termer: kortvarig, medellång sikt, långsiktig, långsiktig;
- efter skala: privat, lokalt, regionalt, sektoriellt, land, värld (globalt);
- genom ansvar (författarskap): personlig, på företagsnivå (organisation), på nivå med statliga organ.
De viktigaste prognosmetoderna inkluderar:
- statistiska metoder;
- expertbedömning (till exempel Delphi-metoden);
- modelleringsmetoder, inklusive simulering;
- intuitivt (det vill säga utförs utan användning av tekniska medel, improviserad, "i sinnet" av en specialist som har erfarenhet av tidigare använda vetenskapliga metoder i denna typ av prognoser).
Statistiska prognosmetoder
Statistiska prognosmetoder - vetenskapliga ochen akademisk disciplin vars huvudsakliga mål inkluderar utveckling, studier och tillämpning av moderna matematiska och statistiska metoder för prognoser baserade på objektiva data.
Utveckling av teori och praktikprobabilistisk-statistisk modellering av expertprognosmetoder; prognostiseringsmetoder under riskförhållanden och kombinerade prognostiseringsmetoder som använder gemensamma ekonomiska-matematiska och ekonometriska (både matematisk-statistiska och expert-) modeller.
Den vetenskapliga grunden för statistiska prognosmetoder är tillämpad statistik och beslutsteori.
De enklaste metoderna för att rekonstruera beroenden som används för prognoser är baserade på en given tidsserie, dvs en funktion definierad vid ett ändligt antal punkter på tidsaxeln.
Att bedöma prognosens noggrannhet (särskilt medatt använda konfidensintervall) är en nödvändig del av prognosproceduren. Vanligtvis används probabilistisk-statistiska modeller för återhämtning av beroende, till exempel bygger de den bästa prognosen med hjälp av maximum likelihood-metoden.
Parametrisk (vanligtvis baserat pånormala felmodeller) och icke-parametriska uppskattningar av prognosens noggrannhet och konfidensgränser för den (baserat på Central Limit Theorem of Probability Theory). Heuristiska tekniker används också som inte är baserade på probabilistisk-statistisk teori, till exempel metoden för glidande medelvärde.
Multivariat regression, inklusive användning av icke-parametriska uppskattningar av distributionstäthet, är för närvarande det viktigaste statistiska prognosverktyget.
Orealistiskt antagande om normalitetDet är inte nödvändigt att använda mätfel och avvikelser från regressionslinjen (yta); men för att överge antagandet om normalitet är det nödvändigt att förlita sig på en annan matematisk apparat, baserad på den multidimensionella centrala gränssatsen för sannolikhetsteorin, linjäriseringsteknologin och nedärvningen av konvergens.
Prognoser för applikationer
För prognoser med hjälp av en tidsserie är det vanligtvisanvända datorprogram. Detta gör att du kan automatisera de flesta av operationerna när du bygger en prognos, och låter dig också undvika fel associerade med datainmatning och bygga modeller.
Sådana applikationer kan vara både lokala (föranvändning på en enda dator) och internetapplikationer (till exempel tillgängliga som en webbplats). Program som R, SPSS, Statistica, Prognose Pro, Prognosexpert ska särskiljas som lokala applikationer.
Vad kan man förutsäga?
- väder
Fel i beräkningar av atmosfärens framtida tillstånd och andra kaotiska system ackumuleras över tiden, så väderprognosen för en dag framåt är mycket bättre än för en månad.
Däremot noggrannhetenväxer gradvis: moderna femdagarsprognoser är lika brasom för 40 år sedan - en dag. En användbar prognos kan göras i nio till tio dagar. Och förutsägbarhetsgränsen för klassiska modeller är enligt Alexander Chernokulsky två veckor.
Alla dessa modeller är byggda efter samma princip.Vädret beskrivs av flera grundläggande ekvationer, som löses steg för steg genom att ersätta observationsdata, och inte i en generell form, som man lär ut i skolan - de kan helt enkelt inte lösas på det sättet.
För att inte hamna i en besvärlig position, som Lorenz en gång gjorde, körs modellen 10-20 gånger, vilket ändrar initialvärdena något – lägger till brus för att överväga olika alternativ.
- Magnetiska stormar
Forskare runt om i världen har arbetat i 70 år för attför att ta reda på orsakerna till den onormala uppvärmningen av solkorona. Denna process är associerad med magnetiska stormar, som det fortfarande är omöjligt att förutsäga exakt.
Solkoronans temperatur - yttre skiktsolens atmosfär - är ungefär 1 miljon grader Celsius, och på vissa ställen når den nästan 10 miljoner. Den lägre atmosfären når dock bara 5,5 tusen grader.
Som ett resultat är slutsatsen: ju längre från solens centrum, desto varmare är det, även om det inuti den är motsatsen. Mekanismen genom vilken denna uppvärmning av koronan fungerar är fortfarande oklart.
Förökning av Alfvén vinkar Samaraforskare undersöker med ekvationerna av magnetisk gasdynamik. Baserat på resultaten av arbetet kommer forskare att presentera ekvationssystem som matematiskt beskriver olika parametrar och modeller för uppvärmning av solens koronala plasma.
- Vulkanutbrott
Forskare vid Stanford Universityanalyserade placeringen av olivinkristaller som frös i lava efter vulkanutbrottet i Kilauea. Så forskare kunde ta reda på detaljerna i de processer som äger rum i jordens tarmar - denna information kommer att hjälpa till att förutsäga framtida utbrott.
Forskare förklarade att de försökte skapaen algoritm för att förutsäga vulkanutbrott. Men många av de processer som kan föreslå detta sker djupt under jord i lavarör. Efter ett utbrott förstörs underjordiska markörer som kan leda till upptäcktsresande i nästan alla fall.
Så forskarna fokuserade på att studera olivinkristaller som bildades under ett massivt utbrott på Hawaii för mer än ett halvt sekel sedan.
Därefter Stanford-forskarnaUniversiteten hittade ett sätt att testa datormodeller av magma-flöde, som de sa kunde avslöja mer data om tidigare utbrott och möjligen hjälpa till att förutsäga framtida.
- Bränder
Forskning vid universitetets brandlaboratoriumBrigham Youngs namn i USA ger en mer exakt bild av var bränder börjar och hur de sprider sig. Forskare är övertygade om att nya uppgifter som hjälper till att kontrollera naturkatastrofer kommer att spara landets budget miljoner dollar.
Studier har visat att den kemiska sammansättningenbuskage är viktigt för hur snabbt de brinner. Den typ av växt som finns nära en brand kan hjälpa till att förutsäga hur elden kommer att spridas och hur snabbt den kan spridas till andra växtarter.
Experimentet syftar till att förbättramodeller för brandprognoser. Eftersom det kostar skogstjänsten och amerikanska regeringsorgan miljarder dollar årligen för att bekämpa dem, är all forskning som kan hjälpa till att göra brandbekämpningen effektivare, konstaterade forskarna.
- Klimatförändring
Forskare från Norwegian Business School i Osloskapade en matematisk modell för klimatförändringar, enligt vilken efter att alla utsläpp har upphört kommer temperaturökningen att fortsätta i minst ytterligare 100 år.
Forskarna använde i sin modellinformation om klimatet från 1850 till idag. Baserat på detta förutspådde de hur globala temperaturer kommer att förändras och hur mycket havsnivån kommer att stiga med 2500.
Som ett resultat visade det sig att om toppen av utsläppenväxthusgaser kommer att uppstå runt 2030, och år 2100 kommer att sjunka till noll, sedan år 2500 kommer den globala temperaturen fortfarande att vara tre grader högre och havsnivåerna kommer att vara 2,5 m högre än 1850. Och detta är den mest gynnsamma prognosen.
Medan en del av koldioxiden från luften kommer att absorberas av biomassa, jord och hav, kommer detta inte att stoppa den globala uppvärmningen på något sätt. Ingen återvändo gick igenom före 2020.
Hur kan vi förbättra våra förutsägelser?
I framtiden kommer datakvaliteten att förbättras tack varespektroradiometrar, radar och lidars (lasrar) på nya satelliter. Avancerade rymdfarkoster kan redan styra utrustning om det behövs.
En annan lovande riktning är mätningar med vanliga smartphones utrustade med alla typer av sensorer och annan konsumentelektronik.
Det finns ett annat problem - med att zooma utmodell och datavolymens tillväxt ökar komplexiteten i beräkningar enormt. Till exempel använder väderprognoser några av de mest kraftfulla datorerna i världen.
De är dyra och deras prestanda är högre.ökar inte i samma takt: kiselmikrokretsar har nästan ingenstans att förbättra. Dessutom har moderna meteorologer ett arv på miljoner rader kod, vilket gör beräkningarna svåra att optimera.
Läs mer
Fysiker har skapat en analog av ett svart hål och bekräftat Hawkings teori. Vart leder det?
Forskare har upptäckt Odderons mytiska partikel
Det mest mystiska naturfenomenet. Varifrån kommer kulblixten och hur är det farligt?