예후변수
Prognostic variable |
예측 변수의 맥락 안에서 공학의 예측 변수는 시스템의 건강 상태와 상관관계가 있는 측정 또는 추정 변수로서 그 잔존 내용 수명을 예측하는 데 사용될 수 있다.
이상적인 예측 변수는 쉽게 측정 또는 계산되며 유지보수 또는 교체가 필요할 때까지 시스템이 계속 작동할 수 있는 시간을 정확하게 추정할 수 있다. 실제 예측 변수는 대개 일부 불확실성과 함께 알려져 있고 측정하기 어려울 수 있으며 시스템의 상태와 상관관계가 정확하지 않을 수 있다.
예측 변수의 예로는 차량의 연령과 주행 기록계 수치가 있다. 즉, 자동차는 오래되고 주행한 시간이 길수록 마모되는 것을 기대할 수 있다. 이러한 예측 변수는 차량에 적용된 정비의 규칙성, 주행 방식, 기상 조건 등의 다른 측면을 고려하지 않지만, 쉽게 측정, 이해 및 검증되는 장점이 있는 반면, 심층 분석은 유용하지만 이상적이지는 않다. 차량의 기계적 상태는 수행에 비용이 많이 들고, 이해하기 위해 특정한 기술이 필요하며, 검증이 어려울 수 있다.
기후과학에서
기후과학에서 이 용어는 컴퓨터 모델이 물리적 방정식의 통합으로 예측하는 변수를 나타낸다. 물리적 방정식, 전형적으로 다양성, 발산성, 온도, 표면 압력 및 대기 모델에서 수증기 농도.
예측이라는 용어는 온도, 수증기, 염도, 대기 또는 해양 모델의 깊이, 즉 모델 결과로서 직접 얻을 수 있는 변수 등 모델에 의해 직접 예측되는 일부 값이나 변수에 주어진다. 한편, 모델의 예측 변수, 온도, 수증기에서 얻은 진단 변수일 수 있는 상대습도 등 파생 변수로 별도로 계산해야 하는 다른 변수들도 있다.
참조
