Pentru a evalua calitatea prognozei, dezvoltată folosind metode formalizate, se utilizează în mod obișnuit caracteristici precum fiabilitatea, precizia, fiabilitatea, erorile de prognoză.
Fiabilitatea calculelor predictive este înțeleasă ca o măsură a incertitudinii comportamentului obiectului de predicție în timp.
Fiabilitatea prognozei este determinată de probabilitatea de a face o predicție pentru o anumită variantă sau interval de încredere.
Precizia prognozei caracterizează răspândirea intervalului de traiectorii prognozate cu un nivel de fiabilitate fix.
Erorile de prognoză reprezintă o măsură a deviației estimărilor estimate din valorile reale ale stării obiectului prezis.
Cu toate acestea, nu este posibilă descrierea unor astfel de caracteristici, cum ar fi fiabilitatea, acuratețea, fiabilitatea, să se calculeze erorile de prognoză a priori, deoarece rezultatele prognozate nu au nimic de comparat. Așadar, astăzi prognozele se confruntă cu o problemă: "Cum să evaluăm calitatea prognozei chiar înainte de implementarea ei?". Anumiți pași spre îmbunătățirea calității prognozei pot fi făcute prin studierea factorilor care afectează calitatea prognozei.
Calitatea informațiilor de bază
Calitatea informațiilor inițiale, la rândul lor, este determinată de:
-acuratețea măsurătorilor economice;
-nu există erori de acord (aceste erori apar atunci când informațiile inițiale pentru efectuarea calculelor predictive sunt pregătite de diferiți specialiști care folosesc abordări metodologice diferite).
Rezultatul prognozei elaborate prin metoda formalizată este cel mai adesea exprimat printr-un indicator cantitativ care poate fi dat o estimare punct () și (sau) ().
Estimarea punctului () este o singură estimare a parametrului de prognoză. Valorile punctuale ale valorilor economice sunt libere de conținut, deoarece au probabilitate zero. Pentru a depăși acest neajuns, prognoza ar trebui dată sub forma unei game de valori.
Estimarea intervalului () este un interval numeric (interval de încredere), în care, probabil, există un parametru de prognoză.
Prognoza precizie este mai mare este mai mică valoarea de eroare, care este diferența dintre valorile estimate și cele reale ale variabilelor studiate. Conceptul preciziei prognozate și metodele de estimare a acesteia diferă de acuratețea datelor inițiale. Precizia datelor originale pot fi evaluate în mod unic în etapa de colectare a informațiilor ca gradul de aproximare a rezultatelor măsurătorilor și valoarea reală a măsurandului. În practică, în mod frecvent se redea cu precizie înlocuită cu indicarea erorilor de măsurare (eroare), care este definită ca diferența dintre rezultatul estimat și rezultatul unei metode mai exacte. Valorile predictive (înainte de evenimentele prezise) de precizie, de asemenea, exprimat în mod obișnuit ca o eroare, dar limitele temporale de probabilitate prin abaterea valorii reale de la valorile prognozate, care sunt numite interval de încredere.
Rețineți că valorile estimate trebuie realizate la momentul potrivit cu probabilitatea specificată și se află într-o anumită zonă de încredere, a cărei lățime depinde de probabilitatea dată.
Probabilitatea matematică () a variabilei aleatoare este raportul dintre numărul de evenimente care favorizează apariția acesteia (adică realizarea predicției) din numărul total de evenimente (bune și rele). Valoarea numerică a probabilității prognozei constă în intervalul de la 0 la 1.
Evident, precizia prognozei este maximă atunci când se construiește o prognoză punctuală. Dar este adesea imposibil să-l construim cu un grad ridicat de probabilitate.
În același timp, limitele intervalului de încredere poate fi stabilită atât de larg încât valoarea prezisă ajunge acolo nici o șansă, inclusiv P = 0 și P = 1. Această prognoză este declarat a fi absolut sigur. Cu toate acestea, limitele intervalului de încredere vor fi atât de largi încât prognoza obținută nu va avea o valoare practică pentru luarea deciziilor manageriale. În practică, este suficient să existe o probabilitate de prognoză de 0,7-0,95.
Fiabilitatea prognozei este înțeleasă ca fiind probabilitatea de a face o predicție într-un interval de încredere dat.
O interpretare grafică condiționată a intervalului de încredere a exponentului y pentru o probabilitate dată P este prezentată în Fig. 2.3.
Fig. 2.3. Interpretarea grafică a limitelor intervalului de încredere
Există modalități informale și formale de determinare a intervalului de încredere. În mod informal, intervalul de încredere poate fi determinat de către experți, ținând seama de gradul de variabilitate a valorilor reale ale indicatorilor în jurul valorilor calculate (teoretice) din trecut și de posibilitatea de deformare în viitor. În același timp, experții pot fi rugați să evalueze magnitudinea totală a erorii sau gradul de influență a diferitelor componente asupra corectitudinii prognozei. Eroarea totală în soluția problemei de predicție este determinată de formula
unde este eroarea totală;
- erori de informare cauzate de descrierea necorespunzătoare a obiectului, erori în obținerea și prelucrarea informațiilor;
- metoda erorii de predicție, din cauza incapacitatii metol alegere ideală pentru acest obiect, precum și metoda schematism obligatorie;
- erori ale procedurilor de calcul;
- greșeli făcute de o persoană și condiționate de factori subiectivi (calificare scăzută, entuziasm, pesimism);
- o componentă neregulată a erorii, datorită posibilității unor modificări imprevizibile ale obiectului.
Formal, limitele intervalului de încredere pot fi determinate pe baza unei estimări a variabilității nivelurilor seriei. Cu cât este mai mare această variabilitate, cu atât este mai puțin exactă valoarea de proiectare și cu cât este mai mare intervalul de încredere pentru aceeași probabilitate de prognoză.
În practică, obținerea rezultatului prezis sub forma unei valori punctuale. trebuie să specificați valoarea posibilă a erorii. și anume treceți la prognoza intervalului prin formula
unde este valoarea punctului caracteristicilor de prognoză;
- valoarea intervalului caracteristicilor de prognoză;
- Eroare probabilă de predicție.
Pentru a determina limitele intervalului de încredere, utilizați expresia
unde este abaterea standard; - Testul elevului.
Valoarea deviației rădăcină medie-pătrată se calculează prin formula
unde este valoarea reală a caracteristicilor de testare la locul retrospectiv;
- valoarea estimată a caracteristicilor de testare la locul de reacție;
n este numărul de observații (dimensiunea eșantionului).
Abaterea standard caracterizează cât de precis curba teoretică descrie comportamentul caracteristicii studiate în trecut. Valoarea determină eroarea minimă de prognoză. Aceasta depinde, pe de o parte, de corectitudinea modelului, pe de altă parte, de stabilitatea caracteristicii studiate în trecut.
- eșantion limitat criteriu Student, a cărei valoare depinde de mărimea eșantionului și probabilitatea de predicție predeterminate, utilizarea acestui coeficient este determinat (valorile de masă t-test sunt prezentate în apendicele criteriul Student permite să ia în considerare faptul că predicția mare probabilitate predeterminat și dimensiunea eșantionului mai mici. cu cât este mai mare intervalul de încredere.
După apariția evenimentului prognozat, eroarea de prognoză este definită ca diferența dintre valoarea actuală și cea prognozată a indicatorului. Există mai multe moduri de a cuantifica eroarea de predicție, de exemplu, eroare de predicție sau de eroare pentru fiecare punct de timp la care este considerată de predicție:
unde este eroarea de prognoză la momentul t,
- valoarea reală la momentul t,
Valoarea estimată este la momentul t.
Pentru o estimare generalizată a metodei de prognoză, în practică, împreună cu indicele deviației standard, pot fi utilizate și alte metode de estimare a erorii medii a prognozei (eroare):
-înseamnă derivarea absolută (MAD). Utilizarea acestui indicator are sens atunci când cercetătorul trebuie să evalueze eroarea în aceleași unități ca seria originală:
-eroarea procentuală medie (MPE) vă permite să estimați posibila tendință a prognozei atunci când prognoza este prea mare sau prea mică. Dacă prognoza este imparțială, avem o valoare de eroare apropiată de zero, cu o supraestimare - o valoare procentuală mare pozitivă, cu o subestimare - o mare negativă:
eroare medie procentuală absolută (MAPE):
Metodele de estimare a calității prognozei de mai sus ne permit să comparăm rezultatele obținute prin diferite metode de predicție și să alegem cea mai potrivită metodă pentru rezolvarea problemei prognozate.
Articole similare
-
Caracteristicile calitative ale unei turme de bovine și reproducerii acesteia sunt lactate
-
Caracteristicile bitumino-cauciucului mastic și domeniul de aplicare al materialului
Trimiteți-le prietenilor: