예측

Prediction
다른 용도는 예측(동음이의)을 참조하십시오.
여기서 리다이렉트 합니다.다른 용도는 예측(동음이의)을 참조하십시오.
올드 파머스 연감은 미국에서 장기 일기예보로 유명하다.

예측(라틴어 pré-, "before" 및 disre, "to say")은 미래의 사건이나 데이터에 대한 진술이다.그들은 종종 경험이나 지식을 바탕으로 하지만 항상 그렇지는 않다."추정"과의 정확한 차이에 대한 보편적인 합의는 없다. 저자와 학문에 따라 다른 함축된 의미를 부여한다.

미래의 사건은 반드시 불확실하기 때문에 미래에 대한 정확한 정보를 보장하는 것은 불가능하다.예측은 가능한 개발에 대한 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있습니다. Howard H. Stevenson은 비즈니스 예측에 대해 "적어도 두 가지"라고 말합니다.중요하고 어렵다.[1]

의견.

통계적이지 않은 의미에서 "예측"이라는 용어는 정보에 입각한 추측이나 의견을 나타낼 때 자주 사용됩니다.

이러한 종류의 예측은 예측자의 귀납적 추리, 귀납적 추리, 연역적 추리 및 경험에 의해 보고될 수 있으며, 예측자가 해당 [2]분야의 지식인일 경우 유용할 수 있다.

델파이 방법은 그러한 전문가-판단 기반 예측을 통제된 방식으로 도출하는 기술이다.이러한 유형의 예측은 최소한 "데이터"가 직관적인 "확률 곡선"을 형성하는 예측 전문가의 인지 경험이라는 점에서 통계 기법과 일치하는 것으로 인식될 수 있다.

통계 정보

통계학에서 예측은 통계적 추론의 일부이다.이러한 추론에 대한 한 가지 특정 접근방식은 예측 추론이라고 알려져 있지만, 예측은 통계 추론에 대한 몇 가지 접근방식 중 하나 내에서 수행될 수 있다.실제로, 통계에 대한 한 가지 가능한 설명은 전체 모집단과 다른 관련 모집단에 대한 지식을 전달하는 수단을 제공한다는 것인데, 이는 시간에 따른 예측과 반드시 동일하지는 않다.정보가 시간(종종 특정 시점으로)에 걸쳐 전송되는 경우 프로세스를 [3][failed verification]예측이라고 합니다.예측에는 일반적으로 시계열 방법이 필요한 반면 예측은 종종 단면 데이터에 대해 수행됩니다.

예측에 사용되는 통계 기법에는 회귀 분석과 선형 회귀, 일반화 선형 모형(로지스틱 회귀, 포아송 회귀, 프로빗 회귀 등)과 같은 다양한 하위 범주가 포함됩니다.예측 시에는 자기회귀 이동평균모델과 벡터 자기회귀모델을 이용할 수 있다.이러한 회귀 또는 기계 학습 방법의 일반화된 집합이 상업적 용도로 배치될 때, 이 분야는 [4]예측 분석으로 알려져 있다.

시계열 분석과 같은 많은 응용 프로그램에서 관측치를 생성하는 모형을 추정할 수 있습니다.모델을 전송 함수 또는 상태 공간 매개변수로 표현할 수 있는 경우 평활, 필터링 및 예측 데이터 추정치를 [citation needed]계산할 수 있습니다.기본 생성 모델이 선형인 경우 최소 분산 Kalman 필터와 최소 분산 평활기를 사용하여 노이즈 측정에서 관심 데이터를 복구할 수 있습니다.이러한 기술은 한 단계 앞선 예측 변수(예측 오차의 분산을 최소화)에 의존합니다.생성 모델이 비선형인 경우 확장 칼만 필터 내에서 단계적 선형화를 적용할 수 있으며 재귀가 더 부드러워집니다.그러나 비선형 경우에는 최적의 최소 분산 성능 보장이 [5]더 이상 적용되지 않습니다.

회귀 분석을 예측에 사용하기 위해 종속 변수 또는 반응 변수라고 하는 예측 변수와 값이 영향을 미치도록 가설화된 하나 이상의 변수(독립 변수 또는 설명 변수)에 대한 데이터가 수집됩니다.가정된 인과 관계에 대해 종종 선형인 함수 형식이 가정되고, 함수의 매개변수는 데이터에서 추정된다. 즉, 데이터에 대한 함수의 적합성을 최적화하기 위해 선택된다.그것이 평가 단계입니다.예측 스텝에서는 종속 변수의 미래(또는 현재이지만 아직 관측되지 않은) 값에 관련 있다고 생각되는 설명 변수 값을 파라미터화 함수에 입력하여 종속 변수에 [6]대한 예측을 생성한다.

과학

NASA의 2004년 태양주기 예측은 정확하지 않았다(2007년 태양주기 24가 시작돼 23보다 클 것으로 예측했다).2012년 세밀한 예측은 2010년부터 시작돼 매우 작다.

과학에서, 예측은 특정 조건에서 관찰될 것을 예측하는 엄격하고, 종종 양적인 진술이다; 예를 들어, 중력 이론에 따르면, 사과가 나무에서 떨어지면 그것은 지정되고 일정한 가속도로 지구의 중심을 향해 움직이는 것으로 보일 것이다.과학적 방법은 과학적 이론의 논리적 결과인 테스트 진술에 기초한다.이것은 반복 가능한 실험이나 관찰 연구를 통해 이루어집니다.

예측이 관찰과 증거에 의해 모순되는 과학 이론은 기각될 것이다.많은 새로운 예측을 생성하는 새로운 이론은 더 쉽게 뒷받침되거나 거짓될 수 있다(예측력 참조).테스트 가능한 예측을 하지 않는 개념은 테스트 가능한 예측을 할 수 있을 때까지 보통 과학의 일부가 아니라고 여겨집니다.

수학 방정식 및 모형, 컴퓨터 모형은 해당 모델의 경계 내에서 프로세스의 과거와 미래의 동작을 설명하는 데 자주 사용됩니다.예를 들어 양자물리학의 많은 부분에서 특정 결과보다는 결과의 확률을 예측할 수 있는 경우도 있다.

마이크로프로세서에서는 분기 예측을 통해 분기 명령에 따라 파이프라인이 비워지는 것을 방지할 수 있습니다.

엔지니어링에서는 고장을 일으키는 고장기구를 수정함으로써 가능한 고장모드를 예측하고 회피한다.

자연재해, 전염병, 인구통계학, 인구동태학, 기상학과 같은 일부 분야에서는 정확한 예측과 예측이 매우 어렵다.예를 들어, 태양 주기의 발생을 예측하는 것은 가능하지만, 정확한 시기와 크기는 훨씬 더 어렵다(오른쪽 그림 참조).

재료 공학에서는 수학적 [7]모델을 사용하여 재료의 수명을 예측하는 것도 가능합니다.

가설

확립된 과학은 종종 매우 신뢰할 수 있고 정확한 유용한 예측을 한다. 예를 들어, 일식은 일상적으로 예측된다.

새로운 이론들은 예측들을 만들어내고 그것이 현실에 의해 반증될 수 있게 한다.예를 들어, 원자 수준에서 결정의 구조를 예측하는 것은 현재의 연구 [8]과제입니다.20세기 초에 과학적 합의는 광휘성 에테르라는 이름이 붙여진 절대적인 기준 프레임이 존재한다는 것이었다.이 절대 프레임의 존재는 빛의 속도가 일정하다는 확립된 생각과의 일관성을 위해 필요하다고 여겨졌다.유명한 Michelson-Morley 실험은 이 개념에서 추론된 예측이 현실에서 입증되지 않았음을 증명했고, 따라서 절대 기준 프레임의 이론을 반증했다.특수 상대성 이론은 빛의 속도의 항상성과 특수하고 선호되거나 절대적인 기준 프레임의 부존재 사이의 겉으로 보이는 불일치에 대한 설명으로 아인슈타인에 의해 제안되었습니다.

알버트 아인슈타인의 일반 상대성 이론은 지구 규모로 관찰할 수 있는 어떤 효과도 만들어내지 못했기 때문에 쉽게 실험될 수 없었다.하지만, 일반 상대성 이론의 첫 번째 테스트 중 하나로, 이 이론은 받아들여진 이론과 반대로 별과 같은 큰 질량이 빛을 굴절시킬 것이라고 예측했다; 이것은 1919년 일식에서 관측되었다.

자금

주요 기사:재무예측 및 주식시장 예측
예측 시장

주식시장 행동(및 일반적인 경제 행동)의 수학적 모델도 미래 행동을 예측하는 데 있어 신뢰할 수 없다.다른 이유들 중에서, 이는 경제 사건이 몇 년 동안 지속될 수 있고, 세계는 비슷한 기간에 걸쳐 변화하고 있기 때문에, 과거 관측과 현재와의 관련성이 무효화되기 때문이다.따라서 미래를 예측할 수 있는 관련 과거 데이터 포인트는 극히 소수(1개 정도)입니다.또한 주식시장가격은 미래를 예측하기 위해 이용할 수 있는 모든 정보를 이미 고려하고 있다고 일반적으로 믿고 있으며, 따라서 후속 변동은 예기치 않은 사건의 결과여야 한다.따라서 주식투자자가 주식시장 호황이나 주식시장 붕괴를 예상하거나 예측하는 것은 매우 어렵다.실제 주식 수익률을 예측하는 것과 달리, 광범위한 경제 동향의 예측은 정확도가 더 높은 경향이 있다.이러한 분석은 비영리 단체와 영리 민간 [citation needed]기관에 의해 제공됩니다.

실제 증시 움직임과 조사 및 예측 게임에서의 대규모 그룹의 예측 데이터 사이에는 어느 정도 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

보험계리사는 보험수리를 이용하여 미래의 사업위험을 평가하고 예측하여 위험을 완화한다.예를 들어 보험에서 보험계리인은 기대수명을 추정하기 위해 수명표(사망률의 과거 경험 및 때로는 미래 추세의 추정치를 포함)를 사용할 것이다.

스포츠

스포츠 종목의 결과를 예측하는 것은 최근 몇 년간 인기를 얻고 있는 사업이다.핸디캡퍼들은 다양한 수학 공식, 시뮬레이션 모델 또는 정성적 분석을 사용하여 게임의 결과를 예측합니다.그리스인 지미처럼 일찍이 잘 알려진 스포츠 베터는 그들에게 유리하게 해주는 정보에 접근할 수 있다고 믿었다.정보는 도박이나 음주와 같은 개인적인 문제에서부터 공개되지 않은 부상까지 다양했습니다. 필드에서의 선수의 성적에 영향을 미칠 수 있는 모든 것은요.

최근 들어 스포츠가 예측되는 방식이 바뀌었다.예측은 일반적으로 상황극과 통계 기반 모델이라는 두 가지 접근법으로 구성됩니다.상황극은 보통 팀의 동기를 수반하기 때문에 측정하기가 훨씬 더 어렵다.유명한 핸디캡퍼인 댄 고든은 "게임에서 감정적인 우위뿐만 아니라 선의 가치도 없다면, 나는 내 돈을 걸지 않을 것이다."[9]라고 썼다.이러한 유형의 플레이는 홈 약자에 내기, 다음 주에 우승자가 마음에 들면 월요일 밤 우승자를 상대로 내기, "앞을 내다보는" 게임에서 약자에 내기 등으로 구성됩니다.상황극이 널리 알려지면서 선이 설정되는 방식에 영향을 미치기 때문에 유용성이 떨어집니다.

기술의 광범위한 사용은 더 현대적인 스포츠 베팅 시스템을 가져왔다.이러한 시스템은 일반적으로 회귀 분석에 기반한 알고리즘 및 시뮬레이션 모델입니다.스포츠 통계학자 제프 사가린은 USA투데이에 자신의 모델 결과를 발표함으로써 스포츠에 대한 관심을 불러 일으켰다.그는 현재 댈러스 매버릭스에 의해 자유계약선수(FA)를 평가하는 윈발 시스템 사용 및 라인업에 대한 조언으로 컨설턴트로 보수를 받고 있다.전직 해군 전투기 조종사 출신의 스포츠 통계학자인 브라이언 버크가 NFL [10]경기 결과를 예측하기 위해 회귀 분석을 사용한 결과를 발표했다.켄 포메로이는 대학 농구 통계학의 선도적인 권위자로 널리 인정받고 있다.그의 웹사이트에는 템포 기반 통계 시스템인 대학 농구 등급이 포함되어 있다.몇몇 통계학자들은 성공적인 예측 시스템을 가지고 있는 것으로 매우 유명해졌다.데어는 "스포츠 베팅과 경마의 유효 확률은 인간의 결정의 직접적인 결과이며 따라서 일관된 오류를 [11]보일 수 있다"고 썼다.카지노에서 제공되는 다른 게임들과 달리, 스포츠 경기에서의 예측은 논리적이고 일관적일 수 있다.

다른 고급 모델에는 위험 분석 및 의사결정 지원에 일반적으로 사용되는 인과적 확률론적 모델인 베이지안 네트워크에 기반한 모델이 포함된다.이러한 수학적 모델링에 기초하여 콘스탄티노 외는 축구 경기 결과를 예측하는 모델을 개발했다.[12][13]이러한 모델을 흥미롭게 하는 것은 관련된 과거 데이터를 고려하는 것 외에 주요 참가자의 가용성, 팀의 피로, 팀의 동기 부여 등과 같은 모호한 주관적 요소도 모두 포함하고 있다는 점입니다.이러한 기능을 통해 사용자는 사용할 수 있는 확실한 사실이 없는 사항에 대한 최선의 추측을 포함할 수 있습니다.이 추가 정보는 이후 경기 결과에 대한 수정된 예측을 제공하기 위해 과거 사실과 결합된다.이러한 모델링 관행에 기초한 초기 결과는 발표된 시장 확률에 대해 일관된 수익성을 보여주었기 때문에 고무적이다.

요즘 스포츠 베팅은 큰 사업이다; 베팅 사이트와 함께 많은 웹사이트가 있어서 앞으로의 [14]경기에 대한 팁이나 예측을 제공한다.이러한 예측 웹 사이트(팁스터) 중 일부는 인간의 예측을 기반으로 하지만, 다른 일부는 예측 로봇 또는 봇이라고 불리는 컴퓨터 소프트웨어를 기반으로 합니다.예측 봇은 서로 다른 양의 데이터와 알고리즘을 사용할 수 있으며, 그 때문에 정확도가 다를 수 있습니다.

Tzefi.com과 같은 사이트들은 실제로 필드에서 게임을 플레이하기 전에 5만 번 시뮬레이션을 한다는 다른 사이트들의 주장은 상당히 오해의 소지가 있고 잘못된 것이라고 주장한다.이는 경기 인적 요소를 고려하지 않은 데다 만루 시 평균자책점 .330의 타자가 삼진을 당하거나 100 이상의 패스를 기록한 쿼터백이 결정적인 순간에 가로채기를 할 수 있기 때문이다.Tzefi.com는 NFL 경기 예측에서 64.5%의 정확도를 자랑합니다.

사회과학

비경제 사회과학의 예측은 자연과학과는 다르며 추세 예측, 예측, 시나리오 구축 및 델파이 조사와 같은 여러 가지 대체 방법을 포함한다.석유회사 쉘은 시나리오 작성 활동으로 [15]특히 잘 알려져 있다.

사회 예측의 특수성에 대한 한 가지 이유는 사회과학에서 "예측요소는 예측을 하려고 하는 사회적 맥락의 일부이며 그 과정에서 그 맥락에 영향을 미칠 수 있다"[16]는 것이다.결과적으로, 사회적 예측은 자멸적이 될 수 있다.예를 들어, 인구의 많은 비율이 기존 추세에 따라 HIV에 감염될 것이라는 예측은 더 많은 사람들이 위험한 행동을 피하고 따라서 HIV 감염률을 감소시켜 그 예측을 무효화시킬 수 있다.또는 사이버 보안이 주요 이슈가 될 것이라는 예측은 조직이 더 많은 보안 사이버 보안 조치를 시행하게 하여 [16]문제를 제한할 수 있습니다.

2004년 캐나다 연방 선거의 지지율(백분율

정치에서는 여론조사를 통해 정치적 예측 기법을 통해 선거 결과를 예측하려고 시도하는 것이 일반적이다.예측 게임은 많은 기업과 정부에 의해 미래 사건의 가장 가능성 있는 결과에 대해 배우기 위해 사용되어 왔다.

예언

주요 기사: 예언

예언은 고대부터 현재까지 예언과 같은 초자연적 또는 초자연적인 수단을 사용하거나 징조를 관찰함으로써 종종 이루어졌다.물 점괘, 점성술, 수, 점괘, 꿈의 해석, 그리고 많은 다른 형태의 점괘를 포함한 방법들이 미래를 예측하기 위해 수천 년 동안 사용되어 왔다.이러한 예측 수단은 과학 실험으로 증명되지 않았다.

문학에서, 비전과 예언은 미래 사건의 가능한 연대표를 제시하기 위해 사용되는 문학적 장치이다.그것들은 개인이 일어나는 것을 보는 시각으로 구별할 수 있다.신약성서의 요한계시록은 이와 관련하여 시각을 문학적 수단으로 사용한다.그것은 또한 설교나 다른 공개 포럼에서 개인에 의해 관련될 때 예언이나 예언문헌이다.

점괘는 신비로운 표준화된 과정이나 [17]의식을 통해 질문이나 상황에 대한 통찰력을 얻으려는 시도이다.그것은 마법의 필수적인 부분이며 수천 년 동안 다양한 형태로 사용되어 왔다.제수들은 징조, 사건, 징조를 읽거나 기독교인과 유대인에 의해 타락한 천사 또는 [18]악마로 보여지지만, 초자연적인 기관과 접촉한 것으로 알려진 것을 통해 어떻게 해야 하는지에 대한 그들의 해석을 확인합니다.

픽션

픽션(특히 판타지, 예측 및 공상과학 픽션)은 종종 비상식적인 수단에 의해 달성된 예측의 예를 특징으로 한다.

판타지 문학에서 예언은 종종 마술이나 예언을 통해 얻어지며, 때로는 오래된 전통을 언급하기도 한다.예를 들어, J. R. R. 톨킨의 반지의 제왕에서, 많은 등장인물들은 때로 예언으로, 때로는 다소 애매한 '감정'으로 미래로 확장되는 사건들에 대한 인식을 가지고 있다.또한 갈라드리엘이라는 캐릭터는 물 "거울"을 사용하여 이미지, 때로는 미래에 일어날 수 있는 사건들을 보여준다.

Philip K의 일부에서. 딕의 이야기, 예지자라고 불리는 돌연변이 인간들은 미래를 예측할 수 있다.'황금인간'이라는 이야기에서, 특별한 돌연변이는 무한한 범위까지 미래를 예측할 수 있고, 따라서 자동적으로 예측된 길을 따라가는 동물인 완전히 인간이 아니다.프리독은 또한 2002년 스티븐 스필버그에 의해 영화로 만들어진 딕의 또 다른 이야기인 마이너리티 리포트에서도 중요한 역할을 한다.

Isaac Asimov의 Foundation 시리즈에서, 수학자는 역사적 사건들이 방정식을 사용하여 이론적으로 모델링될 수 있다는 것을 발견하고, 그 이론을 실천하기 위해 몇 년을 보낸다.그의 성공에 기반을 둔 새로운 심리학은 역사를 시뮬레이션하고 현재를 미래로 추정할 수 있다.

프랭크 허버트의 1965년 '둔' 속편에서 그의 캐릭터들은 가능한 미래를 보고 그 중에서 선택할 수 있다는 반향을 다루고 있다.허버트는 이것을 침체의 덫으로 보고 그의 등장인물들은 소위 "황금의 길"을 그 덫에서 벗어난다.

Ursula K에서. 르귄의 어둠의 왼손, 게텐의 휴머노이드 거주민들은 예언의 기술을 익히고 요청 시 과거, 현재 또는 미래의 사건에 대한 데이터를 정기적으로 생산한다.이 이야기에서 이것은 사소한 줄거리 장치였다.

시

고대인들에게 예언, 예언, 시는 종종 [19]얽혀 있었다.예언은 운문으로 이루어졌고 라틴어로 시인을 뜻하는 단어는 "vates" 또는 [19]예언자 입니다.시인과 예언자 둘 다 그들 외부의 힘에 의해 영감을 받았다고 주장했다.현대 문화에서, 신학적인 계시와 시는 전형적으로 구별되고 심지어 서로 반대되는 것으로 보여진다.그러나 이 둘은 아직도 종종 그들의 기원, 목적,[20] 목적에서 공생하는 것으로 이해된다.

「 」를 참조해 주세요.

각주

  1. ^ 스티븐슨, 하워드, 에드점심을 먹거나 점심을 먹거나.보스턴:하버드 경영대학원 출판부, 1998
  2. ^ Silver, Nate (2012). The Signal and the Noise : Why so many predictions fail—but some don't. New York: Penguin Press. ISBN 978-1-59420-411-1.
  3. ^ Cox, D. R. (2006). Principles of Statistical Inference. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-68567-2.
  4. ^ Siegel, Eric (2013). Predictive Analysis: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-35685-2.
  5. ^ Julier, S. J.; Uhlmann, J. K. (2004). "Unscented filtering and nonlinear estimation". Proceedings of the IEEE. 92 (3): 401–422. doi:10.1109/jproc.2003.823141. S2CID 9614092.
  6. ^ Fox, John (2016). Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models (Third ed.). London: Sage. ISBN 978-1-4522-0566-3.
  7. ^ Garcia Hernandez, Maria Inmaculada (2018). "Life time prediction for low energy and ecological effects bituminous mixtures". Construction and Building Materials. 118: 108–113. doi:10.1016/j.conbuildmat.2017.09.158.
  8. ^ Woodley, S.M.; Catlow, R. (2008), "Crystal structure prediction from first principles", Nat Mater, 7 (12): 937–946, Bibcode:2008NatMa...7..937W, doi:10.1038/nmat2321, PMID 19029928
  9. ^ Gordon, Dan (2005). Beat the Sports Books. New York, United States: Cardoza. ISBN 978-1-5804-2174-4.
  10. ^ Burke, Brian (2008). "NFL Win Prediction Methodology".
  11. ^ Dare, William H (2006). Risk Return and Gambling Market Efficiency (PDF). Oklahoma City, United States: Oklahoma State University.
  12. ^ Constantinou, Anthony; Fenton, N.; Neil, M. (2012). "pi-football: A Bayesian network model for forecasting Association Football match outcomes" (PDF). Knowledge-Based Systems. 36: 322–339. CiteSeerX 10.1.1.420.4110. doi:10.1016/j.knosys.2012.07.008.
  13. ^ Constantinou, Anthony; Fenton, N.; Neil, M. (2013). "Profiting from an inefficient Association Football gambling market: Prediction, Risk and Uncertainty using Bayesian networks". Knowledge-Based Systems. 50: 60–86. doi:10.1016/j.knosys.2013.05.008.
  14. ^ "Soccer picks and predictions". Soccer Punt.
  15. ^ "Scenario planning", Wikipedia, 2019-06-05, retrieved 2019-07-18
  16. ^ a b Overland, Indra (2019-03-01). "The geopolitics of renewable energy: Debunking four emerging myths". Energy Research & Social Science. 49: 36–40. doi:10.1016/j.erss.2018.10.018. ISSN 2214-6296.
  17. ^ Peek, PM. 아프리카 분할 시스템: 아는 방법2 페이지.인디애나 대학 출판부 1991년
  18. ^ 점의 정의
  19. ^ a b Foundation, Poetry (2020-08-22). "Poetry and Prophecy by A.E. Stallings". Poetry Foundation. Retrieved 2020-08-22.
  20. ^ Franke, William (2016-05-09). "Poetry, Prophecy, and Theological Revelation". Oxford Research Encyclopedia of Religion. doi:10.1093/acrefore/9780199340378.013.205. ISBN 9780199340378. Retrieved 2020-08-22.

추가 정보

  • Ialenti, Vincent (2020). Deep Time Reckoning: How Future Thinking Can Help Earth Now. The MIT Press. ISBN 9780262539265.
  • Rescher, Nicholas (1998). Predicting the future: An introduction to the theory of forecasting. State University of New York Press. ISBN 0-7914-3553-9.
  • Tetlock, Philip E.; Gardner, Dan (2016). Superforecasting: The Art and Science of Prediction. Crown. ISBN 978-0804136716.
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