예측 스킬

Forecast skill

예측 및 예측 분야에서 예측 스킬 또는 예측 스킬은 예측 대상(공식적으로는 예측 대상)의 실제 가치의 관측 또는 추정과의 예측 정확성 및/또는 관련성의 측정치이며, 스킬 [1]점수로 정량화할 수 있다.

기상학에서, 특히 일기예보에서, 기술은 과거 관측의 단순한 역사적 기준선에 대한 예측의 우수성을 측정한다.동일한 예측 방법론을 사용하면 다른 장소에서 또는 다른 계절에 대해 동일한 장소에서 다른 기술 점수를 얻을 수 있다(예: 봄 날씨는 불규칙한 국지적 조건에 의해 주도될 수 있는 반면 겨울 한파는 관측 가능한 극지방 바람과 상관관계가 있을 수 있다).일기예보 기술은 종종 계절별 지리도 형태로 제시된다.

단일 값 예측(즉, 스칼라 수량의 시계열)에 대한 예측 기술은 일반적으로 상관 관계, 루트 평균 제곱 오차, 평균 절대 오차, 상대 평균 절대 오차, 바이어스 및 브리어 점수 등의 메트릭의 관점에서 나타난다.정보 이론의 엔트로피 개념과 관련된 많은 점수들도 [2][3]사용되고 있다.

'예측 기술'이라는 용어는 질적으로도 사용될 수 있으며, 이 경우 단일 지표에 따른 예측 성과 또는 여러 지표에 기초한 전체 예측 성과를 나타낼 수 있다.

측정 기준

확률론적 예측 기술 점수는 순위 확률론적 기술 점수(RPSS) 또는 연속 RPSS(Continuous RPSS)와 같은 지표를 사용할 수 있다.False Alarm Ratio(FAR), Probability of Detection(POD), Critical Success Index(CSI), Equitable Threat Score(ETC) 등의 범주형 스킬메트릭도 일부 예측 어플리케이션과 관련이 있습니다.스킬은 종종 특정 예측의 예측 성과를 참조 벤치마크 예측과 비교하는 상대적인 표현으로 표현된다. 즉, '스킬 점수'라고 불리는 공식이다.

예측 기술 메트릭과 점수 계산은 통계적으로 견고할 수 있을 만큼 충분히 큰 예측-관측 쌍 표본에 대해 이루어져야 한다.단일 예측 변수(예: 한 위치의 온도 또는 단일 재고 값)에 대한 예측 표본에는 일반적으로 여러 다른 날짜에 이루어진 예측이 포함됩니다.표본은 또한 많은 위치에서 검증되는 기상 사건의 예측에서와 같이 단일 날짜에 이루어진 예측을 위해 공간 전체에 걸쳐 예측-관측 쌍을 통합할 수 있다.

스킬 계산 예시

에러 메트릭 「Mean Square Error(MSE; 평균 제곱 에러)」와 관련 스킬 스코어를 사용한 스킬 계산의 예를 이하 표에 나타냅니다.이 경우 완전한 예측에서는 예측 스킬메트릭이 0, 스킬 스코어 값이 1.0이 됩니다.기준 예측과 동일한 기술을 가진 예측은 0.0의 기술 점수를 가지며, 기준 예측보다 기술이 덜한 예측은 음의 기술 점수 [4][5]값을 가질 수 있습니다.

스킬 메트릭:평균 제곱 오차(MSE)
관련된 스킬 스코어(SS)

추가 정보

발행된 리소스와 온라인 리소스에서 광범위한 예측 메트릭을 찾을 수 있습니다.좋은 출발점은 호주 기상국의 WRP/WGNE 예보 검증 연구 공동 작업 그룹의 검증에 관한 오랜 웹 페이지이다.

예측 기술을 논하는 인기 있는 교과서이자 참고 자료는 대기과학의 [6]통계적 방법이다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "American Meteorological Society". Glossary of Meteorology.{{cite web}}: CS1 maint :url-status (링크)
  2. ^ Gneiting, Tilmann; Raftery, Adrian E (2007-03-01). "Strictly Proper Scoring Rules, Prediction, and Estimation". Journal of the American Statistical Association. 102 (477): 359–378. doi:10.1198/016214506000001437. ISSN 0162-1459. S2CID 1878582.
  3. ^ Riccardo Benedetti (2010-01-01). "Scoring Rules for Forecast Verification". Monthly Weather Review. 138 (1): 203–211. Bibcode:2010MWRv..138..203B. doi:10.1175/2009MWR2945.1.
  4. ^ Roebber, Paul J. (1998), "The Regime Dependence of Degree Day Forecast Technique, Skill, and Value", Weather and Forecasting, 13 (3): 783–794, Bibcode:1998WtFor..13..783R, doi:10.1175/1520-0434(1998)013<0783:TRDODD>2.0.CO;2
  5. ^ Murphy, Allen H. (1988), "Skill Scores Based on the Mean Square Error and Their Relationships to the Correlation Coefficient", Monthly Weather Review, 116 (12): 2417–2424, Bibcode:1988MWRv..116.2417M, doi:10.1175/1520-0493(1988)116<2417:SSBOTM>2.0.CO;2
  6. ^ Wilks, Daniel (2011-06-03). Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. store.elsevier.com (3rd ed.). ISBN 9780123850225. Retrieved 2016-02-01.