El pronóstico probabilístico resume lo que se sabe o las opiniones sobre eventos futuros. A diferencia de los pronósticos de valor único (como el pronóstico de que la temperatura máxima en un sitio determinado en un día determinado será de 23 grados Celsius, o que el resultado en un partido de fútbol determinado será un empate sin puntuación), los pronósticos probabilísticos asignan una probabilidad para cada uno de varios resultados diferentes, y el conjunto completo de probabilidades representa un pronóstico de probabilidad . Por tanto, el pronóstico probabilístico es un tipo de clasificación probabilística .
La previsión meteorológica representa un servicio en el que a veces se publican previsiones de probabilidad para el consumo público, aunque también puede ser utilizado por los meteorólogos como base de un tipo de previsión más simple. Por ejemplo, los pronosticadores pueden combinar su propia experiencia junto con pronósticos de probabilidad generados por computadora para construir un pronóstico del tipo "esperamos fuertes lluvias".
Las apuestas deportivas son otro campo de aplicación en el que la predicción probabilística puede desempeñar un papel. Se puede considerar que las cuotas previas a la carrera publicadas para una carrera de caballos corresponden a un resumen de las opiniones de los apostantes sobre el resultado probable de una carrera, aunque esto debe ser moderado con precaución ya que las ganancias de las casas de apuestas deben tenerse en cuenta. En las apuestas deportivas, es posible que los pronósticos de probabilidad no se publiquen como tales, pero pueden ser la base de las actividades de las casas de apuestas al establecer tasas de pago, etc.
Predicción del tiempo
La predicción probabilística se utiliza en una predicción meteorológica de varias formas. Uno de los más sencillos es la publicación de aproximadamente la lluvia en forma de probabilidad de precipitación .
Conjuntos
La información de probabilidad se deriva típicamente mediante el uso de varias ejecuciones de modelos numéricos, con condiciones iniciales ligeramente variables. Esta técnica se suele denominar predicción por conjuntos mediante un sistema de predicción por conjuntos (EPS). EPS no produce una distribución de probabilidad de pronóstico completo sobre todos los eventos posibles, y es posible utilizar métodos puramente estadísticos o híbridos estadísticos / numéricos para hacer esto. [1] Por ejemplo, la temperatura puede tomar un número teóricamente infinito de valores posibles (eventos); un método estadístico produciría una distribución que asigna un valor de probabilidad a cada temperatura posible. Las temperaturas increíblemente altas o bajas tendrían entonces valores de probabilidad cercanos a cero.
Si fuera posible ejecutar el modelo para cada conjunto posible de condiciones iniciales, cada una con una probabilidad asociada, entonces de acuerdo con cuántos miembros (es decir, ejecuciones de modelos individuales) del conjunto predicen un evento determinado, se podría calcular la probabilidad condicional real del evento dado. En la práctica, los pronosticadores intentan adivinar una pequeña cantidad de perturbaciones (generalmente alrededor de 20) que consideran que es más probable que produzcan resultados climáticos distintos. Dos técnicas comunes para este propósito son los vectores de reproducción (BV) y los vectores singulares (SV). [2] No se garantiza que esta técnica produzca una distribución de conjunto idéntica a la distribución de pronóstico real, pero lograr dicha información probabilística es uno de los objetivos de la elección de las perturbaciones iniciales. Otras variantes de los sistemas de predicción por conjuntos que no tienen una interpretación probabilística inmediata incluyen las que ensamblan las predicciones producidas por diferentes sistemas numéricos de predicción del tiempo .
Ejemplos de
Canadá ha sido uno de los primeros países en difundir su pronóstico probabilístico dando posibilidades de precipitación en porcentajes. [ cita requerida ] Como ejemplo de pronósticos totalmente probabilísticos, recientemente, se han desarrollado pronósticos de distribución de cantidades de lluvia por métodos puramente estadísticos cuyo desempeño es competitivo con EPS híbridos [ aclaración necesaria ] / pronósticos estadísticos de lluvia de cantidades diarias de lluvia. [3]
La predicción probabilística también se ha utilizado en combinación con redes neuronales para la generación de energía. Esto se hace a través de un pronóstico del tiempo mejorado utilizando intervalos probabilísticos para tener en cuenta las incertidumbres en el pronóstico del viento y el sol, a diferencia de las técnicas tradicionales como el pronóstico por puntos. [4]
Previsión económica
El pronóstico macroeconómico es el proceso de realizar predicciones sobre la economía para variables clave como el PIB y la inflación, entre otras, y generalmente se presenta como pronósticos puntuales. Uno de los problemas con los pronósticos puntuales es que no transmiten incertidumbres de pronóstico, y aquí es donde el papel del pronóstico de probabilidad puede ser útil. La mayoría de los pronosticadores atribuirían probabilidades a un rango de resultados o escenarios alternativos fuera de sus pronósticos centrales. Estas probabilidades proporcionan una evaluación más amplia del riesgo asociado a sus pronósticos centrales y están influenciadas por cambios inesperados o extremos en las variables clave.
Ejemplos destacados de pronóstico de probabilidad son los realizados en encuestas en las que se les pide a los pronosticadores, además de sus pronósticos centrales, sus estimaciones de probabilidad dentro de un rango específico. La Autoridad Monetaria de Singapur (MAS) es una de esas organizaciones que publica pronósticos de probabilidad en su Encuesta MAS trimestral de pronosticadores profesionales. Otra es Consensus Economics , una empresa de encuestas macroeconómicas, que publica una encuesta especial sobre probabilidades de pronóstico [5] cada enero en sus publicaciones Consensus Forecasts, Asia Pacific Consensus Forecasts y Eastern Europe Consensus Forecasts.
Además de las empresas de encuestas que cubren este tema, los pronósticos de probabilidad también son un tema de investigación académica. Esto se discutió en un artículo de investigación de 2000 de Anthony Garratt, Kevin Lee, M. Hashem Pesaran y Yongcheol Shin titulado 'Incertidumbres de pronóstico en el modelado macroeconométrico: una aplicación a la economía del Reino Unido'. [6] El MAS publicó un artículo sobre el tema en su Revisión macroeconómica en octubre de 2015 titulado Breve encuesta sobre el pronóstico de densidad en macroeconomía. [7]
Previsión energética
Los pronósticos probabilísticos no se han investigado exhaustivamente hasta la fecha en el contexto del pronóstico de energía . Sin embargo, la situación está cambiando. [8] [9] Mientras que el Concurso Global de Previsión de Energía (GEFCom) en 2012 estaba en el punto de previsión de la carga eléctrica y la energía eólica, la edición de 2014 tenía como objetivo la previsión probabilística de la carga eléctrica , la energía eólica , la energía solar y los precios de la electricidad . Los dos equipos con mejor desempeño en el seguimiento de precios de GEFCom2014 utilizaron variantes de Promedio de regresión cuantílica (QRA), [10] una nueva técnica que implica la aplicación de regresión cuantílica a los pronósticos puntuales de un pequeño número de modelos de pronóstico individuales o expertos, por lo tanto permite Aprovechar el desarrollo existente de pronósticos puntuales.
Lumina Decision Systems ha creado un pronóstico probabilístico de ejemplo del uso de energía para los próximos 25 años utilizando el Annual Energy Outlook (AEO) 2010 del Departamento de Energía de EE. UU .
Pronóstico de población
Los pronósticos de probabilidad también se han utilizado en el campo de los pronósticos de población. [11]
Evaluación
Evaluar pronósticos probabilísticos es más complejo que evaluar pronósticos deterministas. [12] Si se utiliza un enfoque basado en conjuntos, los miembros individuales del conjunto primero deben combinarse y expresarse en términos de una distribución de probabilidad. [13] Existen reglas de puntuación probabilísticas (adecuadas) , como la puntuación de probabilidad clasificada continua para evaluar los pronósticos probabilísticos. [14] Un ejemplo de esta regla es la puntuación de Brier .
Ver también
Referencias
- ^ Wilks, DS (2005), Métodos estadísticos en las ciencias atmosféricas , segunda edición. (Serie internacional de geofísica, Volumen 91). Prensa académica. ISBN 0-12-751966-1
- ^ Toth, Z. y Kalnay, E. (1997), "Pronóstico por conjuntos en NCEP y el método de reproducción", Monthly Weather Review , 125, págs. 3298.
- ^ Little, MA et al. (2009), "Modelos lineales generalizados para el pronóstico de densidad específico del sitio de las precipitaciones diarias del Reino Unido" . Monthly Weather Review , 37 (3), 1029–1045
- ^ Kabir, HM Dipu; Khosravi, Abbas; Hosen, Mohammad Anwar; Nahavandi, Saeid (2018). "Cuantificación de la incertidumbre basada en redes neuronales: una encuesta de metodologías y aplicaciones" . Acceso IEEE . 6 : 36218–36234. doi : 10.1109 / access.2018.2836917 . ISSN 2169-3536 .
- ^ "Consensus Economics - Pronósticos e indicadores económicos" .
- ^ https://www.le.ac.uk/economics/research/RePEc/lec/leecon/econ00-4.pdf
- ^ http://www.mas.gov.sg/~/media/resource/publications/macro_review/2015/MROct15_Macroeconomic%20Review.pdf , págs. 92-97
- ^ Weron, Rafał (2014). [Acceso abierto]. "Previsión del precio de la electricidad: una revisión del estado de la técnica con una mirada al futuro" . Revista Internacional de Pronósticos . 30 (4): 1030–1081. doi : 10.1016 / j.ijforecast.2014.08.008 .
- ^ "Convocatoria de artículos: pronóstico de energía probabilística | Revista internacional de pronóstico" . blog.drhongtao.com . Consultado el 29 de noviembre de 2015 .
- ^ Nowotarski, Jakub; Weron, Rafał (2015). [Acceso abierto]. "Cálculo de los intervalos de predicción del precio al contado de la electricidad mediante regresión cuantílica y promedios de previsión" (PDF) . Estadística computacional . 30 (3): 791–803. doi : 10.1007 / s00180-014-0523-0 . ISSN 0943-4062 .
- ^ Wilson, T .; Bell, M. (2007). "Pronósticos probabilísticos de población regional: el ejemplo de Queensland, Australia". Análisis geográfico . 39 : 1–25. doi : 10.1111 / j.1538-4632.2006.00693.x .
- ^ Jolliffe, IT, Stephenson, DB (2003) Verificación del pronóstico: una guía para profesionales en ciencia atmosférica . Wiley. ISBN 0-471-49759-2
- ^ Schölzel, C., A. Hense (2011): Evaluación probabilística del cambio climático regional en el suroeste de Alemania por vestimenta de conjuntos , Climate Dynamics 36 (9), 2003-2014
- ^ Gneiting, T. y Raftery, AE (2007), "Estimación, predicción y reglas de puntuación estrictamente adecuadas". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística , 102, págs. 359–378
enlaces externos
- Resultados en línea de EPS (de la Organización Meteorológica Mundial)