Методы прогнозирования используются большинством людей в различных сферах повседневной жизни из-за большого числа возникающих альтернативных вариантов.
Инструменты исследования этих альтернатив развивались как способ изучения и выявления наиболее вероятных исходов.
Данная информация увеличивает право и возможности людей, поскольку её использование предполагает, что можно изменить переменные для изменения или для подготовки к будущему.
Суждения о возможном состоянии правил и приемов прогностики
- Нет никакого способа, чтобы заявить, что будущее будет с полной уверенностью. Вне зависимости от методов прогнозирования, которые используются всегда будет элемент неопределенности до момента события.
- Всегда будут слепые пятна в прогнозах. Даже привлекая на прогноз совершенно новые технологии существуют парадигмы.
- Предоставление прогнозов помогает разработать политику для действий. Новая политика, в свою очередь, влияет на будущее, тем самым изменяет точность прогноза.
Многие ученые предлагают множество способов классифицировать методологии прогнозирования.
Этапы и правила разработки прогнозов
Предвидение
Прогнозирование предвидением — этот метод основан на сочетание интуиции, понимания и удачи. Экстрасенсы являются наиболее экстремальным случаем и методом прогнозирования. Их прогнозы основаны исключительно на интуиции. Есть много примеров, где люди были замечены в успешном прогнозировании будущего. Есть также много примеров неправильных решений. Слабость метода в том, что его невозможно распознать хорошее его решение или нет до свершения факта.
Некоторые люди способны производить неизменно точные прогнозы, они имеют неформальное образование. Основные науки обычно игнорируют этот факт, поскольку с последствиями просто трудно согласиться. Наше текущее понимание реальности не является адекватным объяснить это явление.
Экстраполяция тренда
Экстраполяция тренда — это метод изучения тенденций и циклов данных, а затем использование математических методов, чтобы экстраполировать будущее. Все эти способы предполагают, что силы ответственны за создание прошлого и будут продолжать работать в будущем. Это часто верно при прогнозировании краткосрочных горизонтов, но терпят неудачу при создании средне и долгосрочной перспективы. Спортивные события считаются краткосрочными.
Устойчивость процесса является ключевым фактором при определении того, является ли тенденция экстраполяции соответствующей моделью прогнозирования. Концепция «развития инерции» воплощает в себе идею, что некоторые элементы более легко изменяются, чем другие.
Существует множество математических моделей для прогнозирования тенденций и циклов.
Выбор подходящей модели для прогнозирования конкретного приложения зависит от исторических данных. Изучение исторических данных представляет исследовательскую работу. Её цель заключается в том, чтобы определить тенденции и циклы данных, чтобы можно выбрать соответствующий алгоритм.
Общая черта этих математических моделей исторических данных является единственным критерием для получения прогноза. Можно подумать, что если два человека используют такую же модель на тех же данных, то решения также будут одинаковыми, но это не обязательно так. Математические модели связаны со сглаживанием константы, коэффициентов и другие параметры. Во многом выбор этих параметров определяет решение.
Методы консенсуса
Методы консенсуса — сложные системы прогнозирования часто включают в себя поиск мнения экспертов из более чем одного объекта. Каждый является экспертом в своей дисциплине и через обобщение этих мнений, получается окончательный прогноз. В данном случае этот метод использует алгоритм ASB (алгоритм умных ставок на спортивные результаты) сканируя информацию со многих букмекерских контор. Один из способов достижения консенсуса согласие всех. Этот метод работает, если имеются навыки взаимодействия и убеждения группы.
Методы прогнозирования консенсуса часто использует принцип Дельфи (экспертного оценивания). Этот метод пытается исправить проблемы конфронтации в группе, поэтому ответы и респонденты остаются анонимными. Классическая техника работы принципа продолжается в четко определенной последовательности. В первом туре участникам предлагается написать свои прогнозы. Их ответы будут обобщены и копия предоставляется каждому из участников. Участникам предлагается прокомментировать крайние взгляды и защищать или изменять их первоначального мнение основанное на том, что написали другие участники. Опять же ответы обобщаются и возвращаются обратно к участникам. В финальном туре участникам предлагается пересмотреть их первоначальные мнения в связи с информацией представленной другими участниками.
Общий метод Дельфи производит быстрое сужение мнений. Он обеспечивает более точные прогнозы, чем групповые обсуждения. Кроме того после обсуждения и применения способ Дельфи обычно улучшает точность.
Математическое моделирование
Методы математического моделирования — связаны с использованием аналогов для моделирования сложных систем. Эти аналоги могут принимать несколько форм.
Математические аналоги моделирования имеют особое значение для будущего исследования. Они довольно успешные во многих приложениях прогнозирования, особенно в естественных науках. Однако, в области социальных наук их точность несколько уменьшилась. Чрезвычайная сложность социальных систем затрудняет включать все соответствующие факторы в любой модели.
- Одним из наиболее распространенных математических аналогов в обществе является S-кривая. Модель основана на концепции материально-технического обеспечения или нормального распределения вероятностей. Преимуществом этой модели является то, что она заставляет планировщиков принять долгосрочный взгляд на будущее.
- Другой общий математический аналог предполагает использование многомерных статистических методов. Эти принципы используются для моделирования сложных систем, касающихся взаимоотношений между двумя или более переменными. Множественный регрессионный анализ является наиболее распространенным способом. В отличие от моделей экстраполяции тренда, несколько моделей регрессии изменяют взаимоотношения между переменной прогноза и другими переменными.
- Множественная регрессия является математическим аналогом системного подхода и является основным инструментом прогнозирования ученых. Объект множественной регрессии определяет, как группа переменных работающих в унисон влияет на другую переменную. Множественные проблемы регрессии коллинеарности отражают практические проблемы системного подхода. Как ни парадоксально сильные корреляции между переменными предсказателей создают нестабильные прогнозы, где незначительные изменения в одной переменной могут иметь сильное влияние на другую переменную.
- Игровые аналоги также имеют важное значение для исследований в будущем. Игра включает в себя создание искусственной среды или ситуации. Игроки (реальные люди или компьютеры) действуют по назначенной роли. «Роль» — по существу набор правил, которые используются во время взаимодействия с другими игроками.
•во-первых правилами игры, где алгоритмисты определяют параметры системы, которую они изучают
•во-вторых игра учит исследователей о связях между своими компонентами.
Метод кросс воздействия
Метод кросс воздействия матрицы — отношения часто существует между событиями, которые не показали одномерных методов прогнозирования.
Метод кросс воздействия матрицы признает, что возникновение события может иметь вероятность других событий. Вероятности определяются для отражения события в присутствии и отсутствии других событий. Результирующая структура может использоваться для изучения взаимосвязи компонентов друг к другу и в рамках общей системы.
Преимуществом этого метода является то, что он заставляет взглянуть на взаимоотношения между компонентами системы, а не просмотреть любую переменную как она работает независимо от других.
Сценарий
Сценарий – определяет вероятность прогноза, который описывает потенциальный ход событий.
Как и метод кросс воздействия матрицы сценарий признает взаимосвязь компонентов системы. Сценарий описывает влияние на другие компоненты и систему в целом и необходим для определения сведений о неопределенном будущем.
Дерево решений
Дерево решений первоначально развивалось как графические устройства, чтобы помочь проиллюстрировать структурные отношения между альтернативными вариантами. Этот способ первоначально представлялся в виде серии да/нет, дихотомический выбор. Его структура стала основой компьютерной графики. Компьютерные технологии позволяют создавать очень сложное дерево решений, состоящее из многих подсистем. Решения уже не ограничиваются дихотомией, они в настоящее время включают назначение вероятности любого конкретного пути.
Теория принятия решений основывается на концепции, что ожидаемое значение дискретной переменной может быть рассчитано как среднее значение для этой переменной. Ожидаемое значение особенно полезно для лиц, принимающих решения, потому что оно представляет наиболее вероятное значение, на основе вероятности функции распределения. Применение теоремы Байеса позволяет модифицировать вероятность первоначальной сметы, поэтому дерево решений становится изысканным творчеством.
Объединение прогнозов
Есть существенные доказательства, подтверждающие, что объединение отдельных прогнозов производит повышение точности прогнозирования. Исследования выявляют условия или виды прогнозирования для оптимального сочетания прогнозов, как метод науки.
Объединение обычно предполагает использование результатов из более чем одного источника. Способ начинается с набором ключевых допущений, а затем использует сочетание исторических данных и экспертных заключений. Выбрав дополнительные решения и недостатки одного вида можно компенсировать за счет преимущества другого.
