В областях прогнозирования и прогнозирования навык прогнозирования или навык прогнозирования представляет собой любую меру точности и/или степени связи прогнозирования с наблюдением или оценкой фактического значения того, что прогнозируется (формально, прогнозируемый); это может быть выражено количественно как показатель навыка . [1]
В метеорологии , а точнее в прогнозировании погоды , навык измеряет превосходство прогноза над простой исторической базой прошлых наблюдений. Одна и та же методология прогнозирования может привести к получению разных оценок навыков в разных местах или даже в одном и том же месте в разные сезоны (например, весенняя погода может быть обусловлена неустойчивыми местными условиями, тогда как зимние похолодания могут коррелировать с наблюдаемыми полярными ветрами). Навыки прогнозирования погоды часто представлены в виде сезонных географических карт.
Навыки прогнозирования для однозначных прогнозов (т. е. временных рядов скалярной величины ) обычно представляются в терминах таких показателей, как корреляция , среднеквадратическая ошибка , средняя абсолютная ошибка , относительная средняя абсолютная ошибка, смещение и показатель Брайера , среди другие. Также используется ряд оценок, связанных с концепцией энтропии в теории информации . [2] [3]
Термин «навык прогнозирования» также может использоваться качественно, и в этом случае он может относиться либо к эффективности прогнозирования по одному показателю, либо к общей эффективности прогнозирования, основанной на нескольких показателях.
В оценках навыков вероятностного прогнозирования могут использоваться такие метрики, как рейтинговый вероятностный показатель навыков (RPSS) или непрерывный RPSS (CRPSS) и другие. Категориальные показатели навыков, такие как коэффициент ложных тревог (FAR), вероятность обнаружения (POD), индекс критического успеха (CSI) и справедливая оценка угроз (ETS), также актуальны для некоторых приложений прогнозирования. Навык часто, но не исключительно, выражается как относительное представление, которое сравнивает эффективность конкретного прогноза с эффективностью эталонного, эталонного прогноза - формула, называемая «Показатель навыка».
Показатели навыков прогнозирования и расчеты баллов должны производиться на достаточно большой выборке пар прогноз-наблюдение, чтобы быть статистически надежными. Выборка прогнозов для одного прогнозируемого значения (например, температуры в одном месте или одной стоимости запасов) обычно включает прогнозы, сделанные на несколько разных дат. Выборка также может объединять пары прогноз-наблюдения в пространстве для прогноза, сделанного на одну дату, как в случае прогноза метеорологического явления, который проверяется во многих местах.
Пример расчета навыка, в котором используется метрика ошибки «Среднеквадратическая ошибка (MSE)» и соответствующий показатель навыка, приведен в таблице ниже. В этом случае идеальный прогноз приводит к тому, что показатель навыка прогнозирования равен нулю, а показатель навыка равен 1,0. Прогноз с такой же квалификацией, что и эталонный прогноз, будет иметь оценку квалификации 0,0, а прогноз, который менее квалифицирован, чем эталонный прогноз, будет иметь неограниченные отрицательные значения оценки квалификации. [4] [5]
Широкий спектр прогнозных показателей можно найти в опубликованных и онлайн-ресурсах. Хорошей отправной точкой являются давние веб-страницы Австралийского бюро метеорологии, посвященные проверке в Объединенной рабочей группе ВПМИ/РГЧЭ по исследованиям по проверке прогнозов. [6]
Популярным учебником и справочником, в котором обсуждаются навыки прогнозирования, является « Статистические методы в науках об атмосфере» . [7]