ТОП просматриваемых книг сайта:
Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет. Нейт Сильвер
Читать онлайн.Название Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет
Год выпуска 2012
isbn 978-5-389-09938-8
Автор произведения Нейт Сильвер
Жанр Публицистика: прочее
Например, коммерческие синоптики редко предсказывают, что вероятность дождя составляет именно 50 %. С точки зрения потребителей, это может свидетельствовать об определенной нерешительности и желании избежать конкретики{277}. Вместо этого они бросают монетку и округляют цифру до 60 или 40 %, хотя это делает прогнозы менее точными и менее честными{278}.
Флер также обнаружил еще один вопиющий пример фальсификации цифр, описывающий, пожалуй, один из самых главных секретов в прогнозной отрасли. Большинство коммерческих прогнозов погоды искажено, и, возможно, сознательно. В частности, прогнозы чаще говорят об осадках, чем они выпадают на самом деле{279}. Метеорологи называют это «сдвигом в сторону осадков»». Чем дальше вы отклоняетесь от исходных данных, предоставленных правительством, и чем больше потребителей изучают ваши прогнозы, тем сильнее становятся искажения. Прогнозы «добавляют ценность», уменьшая при этом правильность.
Как понять, что ваш прогноз неверен
Один из самых важных тестов любого прогноза – и я бы даже сказал, что самый важный{280}, – носит название калибровки. Насколько часто сбывались ваши прогнозы о том, что вероятность выпадения осадков составляет 40 %? Если в долгосрочной перспективе дождь действительно шел примерно в 40 % случаев, это значит, что ваши прогнозы хорошо откалиброваны. Если на самом деле дождь шел в 20 или 60 % случаев, о хорошей калибровке говорить не приходится.
Во многих областях добиться хорошей калибровки непросто. Для ее применения требуется, чтобы вы думали в понятиях вероятности, а это не очень хорошо получается у большинства из нас (включая и большинство «экспертов»-прогнозистов). По сути, такой подход предполагает борьбу с чрезмерной уверенностью в себе, которая в немалых дозах присутствует у большинства прогнозистов. Помимо этого, оценка предполагает изучение большого объема данных, то есть сотен созданных прогнозов[70].
Метеорологи вполне соответствуют этому стандарту. Они ежедневно прогнозируют температуру и вероятность дождя и других осадков в сотнях городов. В течение любого года они создают десятки тысяч прогнозов.
Подобная высокая частота прогнозов невероятно полезна не только в тех случаях, когда мы хотим оценить прогноз, но также и для самих прогнозистов – они будут получать заметную обратную связь, если делают что-то не так, а следовательно, и изменить свой курс. Например, некоторым компьютерным моделям свойственно проявлять небольшое искажение{281} – они прогнозируют дождь чаще, чем тот идет на самом деле. Однако как только вам становится известно об этом искажении, вы можете его скорректировать. Аналогичным образом вы можете довольно быстро
В сущности, прогнозирование дождя с вероятностью 50 % можно считать достаточно смелым прогнозом, поскольку в среднем в США дождь идет примерно 20 % дней в году.
В какой-то момент в преддверии президентских выборов 2012 г. я сообщил группе руководителей о том, что получил приглашение выступить на тему наиболее популярного на тот момент варианта исхода противостояния между Бараком Обамой и Митом Ромни (шансы на победу каждого составляли чуть меньше 50 %). Они потребовали, чтобы я перестал ходить вокруг да около и дал им ответ, который сам считаю истинным.
Выявленное Флером искажение в отношении прогноза осадков в реальности возникает значительно реже. Это не обязательно означает, что синоптики предсказывают слишком небольшое количество осадков в зависимости от частоты возникновения дождей. На самом деле Флер также обнаружил, что синоптики склонны недооценивать величину осадков даже в случае самых суровых зимних метелей типа «Сноупокалиписа» в Нью-Йорке в 2012 г.
Хотя калибровка представляет собой очень важный способ оценки прогноза, она не сможет сказать вам всего. Например, в долгосрочной перспективе в любом случайно выбранном регионе США дождь идет в среднем 20 % дней. Поэтому вы можете создать хорошо откалиброванный прогноз, просто взяв за данность, что вероятность выпадения осадков – 20 %. Однако для создания подобного прогноза не нужны никакие навыки – вы просто следуете законам климатологии. Обратным свойством калибровки выступает «дискриминация» или «разрешение», то есть показатель изменчивости прогнозов от одного случая к другому. Синоптик, часто предсказывающий нулевую или 100 %-ную вероятность дождя, покажет более высокие результаты с точки зрения дискриминации, чем человек, пытающийся нащупать какое-то значение посередине. Хорошая оценка прогнозов учитывает и первое, и второе – как индивидуально, так и в составе статистических показателей типа показателя Бриера, пытающегося учесть оба этих свойства одновременно. Причина, по которой я считаю калибровку лучшим методом прогноза, достаточно прагматична – большинство экспертов в области прогнозирования не имеет никаких проблем с использованием дискриминации. Более того, они даже ей злоупотребляют – иными словами, их прогнозы слишком самонадеянны.
Выявить плохо откалиброванный прогноз можно значительно быстрее. Если бы вы сказали, что некое событие имеет 100 %-ный шанс сбыться, однако этого не происходит (или, наоборот, мы наблюдаем то событие, вероятность которого, по вашему мнению, лишь 0 %), нам не нужно никаких дополнительных данных, чтобы понять, что прогноз оказался неверным. –
«Performance Characteristics and Biases of the Operational Forecast Models», National Weather Service Weather Forecast Office, Louisville, KY; National Weather Service, National Oceanic and Atmospheric Association; May 23, 2004. http://www.crh.noaa.gov/lmk/soo/docu/models.php.