En los campos de pronóstico y predicción , habilidad de pronóstico o habilidad de predicción es cualquier medida de la precisión y / o grado de asociación de la predicción con una observación o estimación del valor real de lo que se está prediciendo (formalmente, la predicción); puede cuantificarse como una puntuación de habilidad . [1]
En meteorología , más específicamente en pronósticos del tiempo , la habilidad mide la superioridad de un pronóstico sobre una línea de base histórica simple de observaciones pasadas. La misma metodología de pronóstico puede resultar en diferentes puntajes de habilidad en diferentes lugares, o incluso en el mismo lugar para diferentes estaciones (por ejemplo, el clima primaveral puede ser impulsado por condiciones locales erráticas, mientras que las olas de frío invernal pueden correlacionarse con vientos polares observables). La habilidad de pronóstico del tiempo a menudo se presenta en forma de mapas geográficos estacionales.
Habilidad de pronóstico para los pronósticos de un solo valor (es decir, las series de tiempo de una cantidad escalar ) es comúnmente representado en términos de métricas como correlación , raíz error cuadrático medio , error absoluto medio , error absoluto medio relativo , sesgo , y la puntuación de Brier , entre otros. También se están utilizando una serie de puntuaciones asociadas con el concepto de entropía en la teoría de la información . [2] [3]
El término "habilidad de pronóstico" también puede usarse cualitativamente, en cuyo caso podría referirse al desempeño del pronóstico según una única métrica o al desempeño general del pronóstico basado en múltiples métricas.
Métrica
Las puntuaciones de habilidad de pronóstico probabilístico pueden utilizar métricas como la puntuación de habilidad probabilística clasificada (RPSS) o la RPSS continua (CRPSS), entre otras. Las métricas de habilidades categóricas como el índice de falsas alarmas (FAR), la probabilidad de detección (POD), el índice crítico de éxito (CSI) y la puntuación de amenaza equitativa (ETC) también son relevantes para algunas aplicaciones de pronóstico. La habilidad se expresa a menudo, pero no exclusivamente, como la representación relativa que compara el rendimiento de pronóstico de una predicción de pronóstico en particular con el de una predicción de referencia, un punto de referencia, una formulación llamada 'Calificación de habilidad'.
Las métricas de habilidad de pronóstico y los cálculos de puntaje deben realizarse sobre una muestra lo suficientemente grande de pares de observación de pronóstico para ser estadísticamente robustos. Una muestra de predicciones para un solo predictor (por ejemplo, temperatura en un lugar o un valor de stock único) generalmente incluye pronósticos realizados en varias fechas diferentes. Una muestra también podría agrupar pares de pronóstico-observación en el espacio, para una predicción hecha en una sola fecha, como en el pronóstico de un evento meteorológico que se verifica en muchos lugares.
Ejemplo de cálculo de habilidades
En la siguiente tabla se proporciona un ejemplo de un cálculo de habilidad que utiliza la métrica de error 'Error cuadrático medio (MSE)' y la puntuación de habilidad asociada. En este caso, un pronóstico perfecto da como resultado una métrica de habilidad de pronóstico de cero y un valor de puntuación de habilidad de 1.0. Un pronóstico con la misma habilidad que el pronóstico de referencia tendría un puntaje de habilidad de 0.0, y un pronóstico que es menos hábil que el pronóstico de referencia tendría valores de puntaje de habilidad negativos ilimitados. [4] [5]
Métrica de habilidad: Error cuadrático medio (MSE) | |
La puntuación de habilidad asociada (SS) |
Otras lecturas
Se puede encontrar una amplia gama de métricas de pronóstico en recursos publicados y en línea. Un buen punto de partida son las antiguas páginas web de la Oficina de Meteorología de Australia sobre verificación en el Grupo de trabajo conjunto WWRP / WGNE sobre investigación de verificación de pronósticos .
Un libro de texto popular y una referencia que analiza la habilidad de pronóstico es Métodos estadísticos en las ciencias atmosféricas . [6]
Ver también
Referencias
- ^ "Sociedad Meteorológica Estadounidense" . Glosario de meteorología .
- ^ Gneiting, Tilmann; Raftery, Adrian E (1 de marzo de 2007). "Reglas de puntuación, predicción y estimación estrictamente adecuadas". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística . 102 (477): 359–378. doi : 10.1198 / 016214506000001437 . ISSN 0162-1459 .
- ^ Riccardo Benedetti (1 de enero de 2010). "Reglas de puntuación para la verificación del pronóstico" . Revisión mensual del clima . 138 (1): 203–211. Código bibliográfico : 2010MWRv..138..203B . doi : 10.1175 / 2009MWR2945.1 .
- ^ Roebber, Paul J. (1998), "The Régime 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
- ^ Murphy, Allen H. (1988), "Puntuaciones de habilidad basadas en el error cuadrático medio y sus relaciones con el coeficiente de correlación", Monthly Weather Review , 116 (12): 2417–2424, Bibcode : 1988MWRv..116.2417M , doi : 10.1175 / 1520-0493 (1988) 116 <2417: SSBOTM> 2.0.CO; 2
- ^ Wilks, Daniel (3 de junio de 2011). Métodos estadísticos en las ciencias atmosféricas . store.elsevier.com (3.ª ed.). ISBN 9780123850225. Consultado el 1 de febrero de 2016 .