予測

予測（ラテン語 præ-、「前」とdicere、「言うこと」）、または予測、将来の程度文ですイベント。それらは、常にではありませんが、多くの場合、経験や知識に基づいています。「推定」との正確な違いについては、普遍的な合意はありません。異なる著者と分野は異なる意味合いを帰します。

Old Farmer's Almanacは、（必ずしも正確ではない）長距離天気予報で米国で有名です。

将来の出来事は必然的に不確実ですが、将来についての正確な情報を保証することは不可能です。予測は、考えられる開発について計画を立てるのに役立ちます。ハワードH.スティーブンソンは、ビジネスにおける予測は「少なくとも2つのことです。重要と難しい」と書いています。^[1]

非統計的な意味で、「予測」という用語は、情報に基づいた推測や意見を指すためによく使用されます。

この種の予測は、予測する人の誘拐的推論、帰納的推論、演繹的推論、および経験によって通知される可能性があります。予測する人がその分野の知識のある人である場合は、役立つ可能性があります。^[2]

デルファイ法は、制御された方法で、このような専門家の判断に基づく予測を誘発するための技術です。このタイプの予測は、少なくとも、使用される「データ」が直感的な「確率曲線」を形成する予測専門家の認知経験であるという意味で、統計的手法と一致していると見なされる可能性があります。

では、統計、予測はの一部である統計的推論。このような推論への1つの特定のアプローチは、予測推論として知られていますが、予測は、統計的推論へのいくつかのアプローチのいずれかで行うことができます。実際、統計の考えられる説明の1つは、母集団のサンプルに関する知識を母集団全体および他の関連する母集団に転送する手段を提供することです。これは、時間の経過に伴う予測と必ずしも同じではありません。情報が時間の経過とともに、多くの場合特定の時点に転送される場合、そのプロセスは予測と呼ばれます。^{[3] [検証の失敗]}予測には通常時系列の方法が必要ですが、予測は断面データに対して実行されることがよくあります。

予測に使用される統計手法には、回帰分析と、線形回帰、一般化線形モデル（ロジスティック回帰、ポアソン回帰、プロビット回帰）などのさまざまなサブカテゴリが含まれます。予測の場合、自動回帰移動平均モデルとベクトル自動回帰モデルは次のようになります。利用。これらおよび/または関連する一般化された回帰または機械学習手法のセットが商用利用で展開される場合、この分野は予測分析として知られています。^[4]

時系列分析などの多くのアプリケーションでは、観測値を生成するモデルを推定することができます。モデルを伝達関数として、または状態空間パラメーターの観点から表現できる場合は、平滑化、フィルター処理、および予測されたデータ推定値を計算できます。^[要出典]基礎となる生成モデルが線形である場合、最小分散カルマンフィルターと最小分散スムーザーを使用して、ノイズの多い測定値から対象のデータを復元できます。これらの手法は、1ステップ先の予測子（予測誤差の分散を最小化する）に依存しています。生成モデルが非線形の場合、拡張カルマンフィルターとよりスムーズな再帰内で段階的な線形化を適用できます。ただし、非線形の場合、最適な最小分散パフォーマンスの保証は適用されなくなります。^[5]

予測に回帰分析を使用するために、従属変数または応答変数と呼ばれる予測される変数、および独立変数または説明変数と呼ばれる、それに影響を与えると仮定された値を持つ1つ以上の変数に関するデータが収集されます。機能的な形態は、仮定さ因果関係のために仮定され、そして多くの場合、線形パラメータ関数のがされている推定データであるから、それほど最適化するようにいくつかの方法で選択されたフィットに、従ってパラメータ、関数のデータ。それが見積もりの​​ステップです。予測ステップでは、従属変数の将来の（または現在の、しかしまだ観測されていない）値に関連すると見なされる説明変数値がパラメーター化された関数に入力され、従属変数の予測が生成されます。^[6]

不正確だったNASAの2004年の太陽周期の予測（ 太陽周期24は2007年に始まり、周期23よりも大きくなると予測）と2012年の洗練された予測は、2010年に始まり、非常に小さいことを示しています。

科学では、予測は厳密で、多くの場合定量的なステートメントであり、特定の条件下で何が観察されるかを予測します。たとえば、重力の理論によれば、リンゴが木から落ちた場合、指定された一定の加速度で地球の中心に向かって移動するように見えます。科学的方法は、ある文のテストに基づいて構築された論理的な帰結科学理論のを。これは、繰り返し可能な実験または観察研究を通じて行われます。

科学的理論その予測の観測と矛盾しているとの証拠は拒否されます。多くの新しい予測を生成する新しい理論は、より簡単にサポートまたは改ざんできます（予測力を参照）。全く作らない概念検証可能な予測は通常科学（の一部ではないと考えられているプロトサイエンスまたは不知検証可能な予測を行うことができるようになるまで）。

数学の方程式とモデル、およびコンピューターモデルは、そのモデルの境界内でのプロセスの過去と将来の動作を説明するために頻繁に使用されます。場合によっては、特定の結果ではなく、結果の確率を予測することができます。たとえば、量子物理学の多くでそうです。

では、マイクロプロセッサ、分岐予測が回避可能パイプラインで空に分岐命令を。

エンジニアリング、可能な故障モードは、補正によって予測及び回避される故障メカニズムに障害を引き起こします。

自然災害、パンデミック、人口統計、人口動態、気象学などの一部の分野では、正確な予測と予測が非常に困難です。たとえば、太陽周期の発生を予測することは可能ですが、それらの正確なタイミングと大きさははるかに困難です（右の写真を参照）。

材料工学では、数学モデルを使用して材料の寿命を予測することもできます。^[7]

仮説

確立された科学は、しばしば非常に信頼性が高く正確な有用な予測を行います。たとえば、日食は日常的に予測されます。

新しい理論は、それらが現実によって反証されることを可能にする予測を行います。たとえば、原子レベルで結晶の構造を予測することは、現在の研究課題です。^[8] 20世紀初頭、科学的コンセンサスは、絶対的な基準系が存在するというものでした。これには、発光性エーテルという名前が付けられました。この絶対フレームの存在は、光速が一定であるという確立された考えと一致するために必要であると考えられました。有名なマイケルソン・モーリー実験は、この概念から推測された予測が実際には裏付けられていないことを示したため、絶対的な基準系の理論を反証しました。特殊相対性理論は、光の速度の不変及び特別の非存在との間の見かけ上の矛盾についての説明は、好ましいまたは基準の絶対フレームとしてアインシュタインによって提案されました。

アルバート・アインシュタインの一般相対性理論は、地上規模で観測できる効果を生み出さなかったため、簡単にテストすることはできませんでした。しかし、一般相対性理論の最初のテストの1つとして、理論は、受け入れられている理論とは反対に、星などの大きな質量が光を曲げると予測しました。これは1919年の日食で観察されました。

予測市場。

株式市場の行動（および一般的な経済行動）の数学的モデルも、将来の行動を予測する上で信頼できません。とりわけ、これは、経済的出来事が数年に及ぶ可能性があり、世界が同様の時間枠で変化しているため、過去の観測と現在の観測との関連性が無効になっているためです。したがって、将来を予測するための関連する過去のデータポイントの数は非常に少ない（1のオーダー）。さらに、株式市場の価格は、将来を予測するために利用可能なすべての情報をすでに考慮に入れていると一般に考えられており、したがって、その後の動きは予期しない出来事の結果であるに違いありません。その結果、株式投資家が株式市場のブームや株式市場の暴落を予測または予測することは非常に困難です。実際の株式リターンを予測するのとは対照的に、幅広い経済動向を予測する方が精度が高くなる傾向があります。このような分析は、非営利グループと営利民間機関の両方によって提供されます。^[要出典]

実際の株式市場の動きと、調査や予測ゲームにおける大規模なグループからの予測データとの間には、ある程度の相関関係が見られます。

アクチュアリー用途保険数理将来の事業評価・予測するリスクリスク（複数可）することができるように、軽減を。たとえば、保険では、アクチュアリーは生命表（死亡率の過去の経験と、場合によっては将来の傾向の推定値を組み込んだ）を使用して平均余命を予測します。

スポーツイベントの結果を予測することは、近年人気が高まっているビジネスです。ハンディキャップは、さまざまな数式、シミュレーションモデル、または定性分析を使用してゲームの結果を予測します。ギリシャのジミーのような初期の有名なスポーツベッターは、彼らに優位性を与える情報にアクセスできると信じられていました。情報は、ギャンブルや飲酒などの個人的な問題から、非公開の怪我まで多岐にわたりました。フィールドでのプレーヤーのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるもの。

最近の時代は、スポーツの予測方法を変えました。現在、予測は通常、状況プレイと統計ベースのモデルという2つの異なるアプローチで構成されています。状況に応じたプレーは、通常、チームのモチベーションを伴うため、測定がはるかに困難です。ハンディキャップの著名なダン・ゴードンは、「ゲームの価値に加えて、ゲームに感情的なエッジがなければ、お金をかけません」と書いています。^[9]これらのタイプのプレーは、ホーム弱者への賭け、来週のお気に入りの場合は月曜日の夜の勝者に対する賭け、「先読み」ゲームでの弱者への賭けなどで構成されます。線の設定方法に影響を与えるので便利です。

テクノロジーの普及により、より近代的なスポーツベッティングシステムがもたらされました。これらのシステムは通常、回帰分析に基づくアルゴリズムとシミュレーションモデルです。スポーツ統計学者のジェフ・サガリンは、彼のモデルの結果をUSA Todayに公開することで、スポーツに注目を集めています。彼は現在、ラインナップとフリーエージェントを評価する彼のWinvalシステムの使用に関するアドバイスに対して、ダラスマーベリックスからコンサルタントとして支払われています。元海軍戦闘機パイロットからスポーツ統計学者に転向したブライアンバークは、回帰分析を使用してNFLゲームの結果を予測した結果を発表しました。^[10]ケン・ポメロイは、大学バスケットボールの統計の第一人者として広く受け入れられています。彼のウェブサイトには、テンポベースの統計システムである大学バスケットボールの評価が含まれています。一部の統計学者は、予測システムが成功したことで非常に有名になりました。デアは、「スポーツベッティングと競馬の効果的なオッズは、人間の決定の直接の結果であり、したがって、一貫したエラーを示す可能性がある」と書いています。^[11]カジノで提供される他のゲームとは異なり、スポーツイベントでの予測は論理的かつ一貫性があります。

他のより高度なモデルには、リスク分析と意思決定支援に一般的に使用される因果確率モデルであるベイジアンネットワークに基づくモデルが含まれます。この種の数学的モデリングに基づいて、Constantinou et al。、^{[12] [13]}は、アソシエーションサッカーの試合の結果を予測するためのモデルを開発しました。これらのモデルを興味深いものにしているのは、関連する履歴データを考慮するだけでなく、キープレーヤーの可用性、チームの疲労、チームのモチベーションなど、これらの漠然とした主観的な要素もすべて組み込んでいることです。それらは、利用可能な難しい事実がないことについての彼らの最良の推測を含める能力をユーザーに提供します。次に、この追加情報を過去の事実と組み合わせて、将来の試合結果の修正された予測を提供します。これらのモデリング手法に基づく最初の結果は、公表された市場オッズに対して一貫した収益性を示しているため、有望です。

今日、スポーツベッティングは大きなビジネスです。賭けサイトと並んで多くのウェブサイト（システム）があり、将来のゲームのヒントや予測を提供します。^[14]これらの予測ウェブサイト（タレコミ）のいくつかは人間の予測に基づいていますが、予測ロボットまたはボットと呼ばれることもあるコンピューターソフトウェア上のものもあります。予測ボットはさまざまな量のデータとアルゴリズムを使用できるため、精度が異なる場合があります。

非経済社会科学の予測は自然科学とは異なり、傾向予測、予測、シナリオ構築、Delphi調査などの複数の代替方法が含まれます。石油会社のシェルは、シナリオ構築活動で特によく知られています。^[15]

社会予測の特異性の理由の1つは、社会科学では、「予測者は、予測を行おうとしている社会的文脈の一部であり、その過程でその文脈に影響を与える可能性がある」ということです。^[16]結果として、社会的予測は自己破壊的になる可能性があります。たとえば、既存の傾向に基づいて人口の大部分がHIVに感染するという予測は、より多くの人々が危険な行動を避け、HIV感染率を低下させ、予測を無効にする可能性があります（そうでなかった場合は正しいままだった可能性があります）公に知られている）。または、サイバーセキュリティが主要な問題になるという予測により、組織はより多くのセキュリティサイバーセキュリティ対策を実装し、問題を制限する可能性があります。^[16]

2004年カナダ連邦選挙の承認率（パーセンテージ）

では政治は結果の予測しようするのが一般的である選挙を経て政治的予測技術（またはの人気評価する政治家）を使用して世論調査を。予測ゲームは、将来のイベントの最も可能性の高い結果について学習するために、多くの企業や政府によって使用されてきました。

予測は、多くの場合、使用することによって、古代から現在まで、行われている超常現象や超自然のような手段予言か観察することによって、前兆を。含む方法水脈占い、占星術、数秘術、占い、夢の解釈、および多くの他の形態の占いは、未来を予測しようとするために数千年のために使用されています。これらの予測手段は、科学実験では証明されていません。

文学では、ビジョンと予言は、将来の出来事の可能なタイムラインを提示するために使用される文学的な装置です。それらは、個人が何が起こるかを参照するビジョンによって区別することができます。したがって、新約聖書の黙示録（聖書）は、この点で文学的装置として視覚を使用しています。それが説教または他の公のフォーラムで個人によって関連しているとき、それは予言または予言的な文学でもあります。

占いは、神秘的な標準化されたプロセスまたは儀式によって、質問または状況への洞察を得ようとする試みです。^[17]それは魔術の不可欠な部分であり、何千年もの間さまざまな形で使用されてきました。占い師は、兆候、出来事、前兆を読んだり、超自然的な機関との接触を主張したりすることで、クレントがどのように進むべきかについての解釈を確認します。^[18]

フィクション（特にファンタジー、予測、サイエンスフィクション）は、多くの場合、型にはまらない手段で達成された予測のインスタンスを特徴としています。

ファンタジー文学では、予測はしばしば魔法や予言を通して得られ、時には古い伝統を参照します。たとえば、JRRトールキンの『指輪物語』では、多くの登場人物が、時には予言として、時には多かれ少なかれ漠然とした「感情」として、将来に及ぶ出来事を認識しています。さらに、キャラクターのガラドリエルは、水の「鏡」を使用して、将来起こりうる出来事の画像を表示します。

フィリップ・K・ディックの物語のいくつかでは、プリコグと呼ばれる突然変異体の人間が未来を予見することができます（数日から数年の範囲）。ゴールデンマンと呼ばれる物語では、例外的な突然変異体が未来を無期限に（おそらく彼の死まで）予測することができ、したがって完全に非人間になり、予測された経路を自動的にたどる動物になります。プリコグは、2002年にスティーブンスピルバーグによって映画化されたディックの別の物語、マイノリティリポートでも重要な役割を果たしています。

で財団によるシリーズアイザック・アシモフ、その歴史的な出来事（いくつかの細部まで）アウト数学者の発見は、理論的には式を用いてモデル化し、その後、実際に理論を置くしようとしている年を費やしていることができます。彼の成功に基づいた心理史の新しい科学は、歴史をシミュレートし、現在を未来に外挿することができます。

ではフランク・ハーバート1965さんへの続編砂丘、彼の文字が可能な未来を参照し、それらの間で選択することができるの影響を扱っています。ハーバートはこれを停滞の罠と見なし、彼のキャラクターは罠からいわゆる「ゴールデンパス」をたどります。

でアーシュラ・K・ル=グウィンの闇ザ左手、惑星Gethenのヒューマノイド住民は、予言の芸術を習得し、日常リクエストに応じて、過去、現在または将来の事象に関するデータを生成しています。この物語では、これはマイナーなプロットデバイスでした。

古代人にとって、予言、予言、そして詩はしばしば絡み合っていました。^[19]予言は詩で与えられ、ラテン語で詩人の言葉は「vates」または預言者です。^[19]詩人も預言者も、自分たちの外の力に触発されたと主張した。現代の文化では、神学的な啓示と詩は、通常、別個のものとして見られ、しばしば互いに対照的でさえあります。それでも、この2つは、その起源、目的、および目的において共生的であると一緒に理解されることがよくあります。^[20]

• イアレンティ、ヴィンセント（2020）。ディープタイムレコニング：未来の思考が今地球をどのように助けることができるか。MITプレス。ISBN 9780262539265。
• レッシャー、ニコラス（1998）。未来を予測する：予測理論の紹介。ニューヨーク州立大学出版。ISBN 0-7914-3553-9。