আমার আবহাওয়া কি সঠিক?


20

এমন একটি প্রশ্ন যা আমাকে কিছু সময়ের জন্য বিরক্ত করেছিল, যা আমি কীভাবে সম্বোধন করতে জানি না:

প্রতিদিন, আমার আবহাওয়াবিদ বৃষ্টিপাতের একটি শতাংশের সুযোগ দেয় (আসুন এটি গণনা করা 9000 ডিজিটে ধরা যাক এবং তিনি কোনও সংখ্যার পুনরাবৃত্তি করেন নি)। পরবর্তী প্রতিটি দিন, হয় বৃষ্টি হয় বা বৃষ্টি হয় না।

আমার কাছে বছরের বহু বছরের ডেটা রয়েছে - pct চান বনাম বৃষ্টি বা না। এই আবহাওয়াবিদটির ইতিহাস দেওয়া , যদি সে আজ রাতে বলে যে আগামীকাল বৃষ্টির সম্ভাবনা এক্স, তবে বৃষ্টি হওয়ার সম্ভাবনা আসলে কী তা সম্পর্কে আমার সেরা অনুমানটি কী?


এটি অতীত প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত: stats.stackexchange.com/q/2275/495
সাইমন

কিছু বিবেচনায় নেওয়ার মতো: নেট সিলভারের পূর্বাভাসের বইটিতে, সিগন্যাল অ্যান্ড নয়েজ: কেন এত পূর্বাভাস ব্যর্থ হয়েছে - তবে কিছু করেন না, তিনি বিপণনের কারণে কীভাবে আবহাওয়াবিদদের নিয়মিতভাবে তাদের বৃষ্টির পূর্বাভাসকে সামঞ্জস্য করেন তা নিয়ে তিনি দীর্ঘ বক্তব্য রেখেছিলেন। এনওএএ করে না, তবে ওয়েদার চ্যানেল 5 থেকে 20 অবধি 20 টির মধ্যে যেকোন সুযোগকে সংশোধন করার বিষয়ে মোটামুটি উন্মুক্ত (যাতে প্রকৃতপক্ষে বৃষ্টি হলে গ্রাহকদের উপর রাগ করবেন না), স্থানীয় টিভি স্টেশনগুলির আবহাওয়াবিদরা নিয়মিত তাদের পরিসংখ্যানকে আরও বেশি নির্লজ্জভাবে প্যাড করে। এই সচেতন এবং সম্ভবত অনৈতিক পক্ষপাত তাদের ভবিষ্যদ্বাণী মানের গুণমানের কোনও পরিসংখ্যানিক মূল্যায়নকে প্রভাবিত করবে।
এসকিউএল সার্ভারস্টেভ

উত্তর:


6

বাস্তবে আপনি এমন একটি মডেলটির কথা ভাবছেন যেখানে বৃষ্টিপাতের প্রকৃত সম্ভাবনা, পি , পূর্বাভাসের সুযোগের একটি কাজ q : p = p (q )। প্রতিবার পূর্বাভাস দেওয়ার পরে, আপনি বার্নোল্লি পার্থক্যের সাফল্যের সম্ভাবনা পি (কিউ) হওয়ার একটি উপলব্ধি পর্যবেক্ষণ করেন । আপনি যদি বেস ফাংশনগুলির একটি রৈখিক সংমিশ্রণ হিসাবে প্রকৃত সুযোগটি মডেল করতে ইচ্ছুক হন তবে এটি ক্লাসিক লজিস্টিক রিগ্রেশন সেটআপ রয়েছে f1 , f2 , ..., fk ; যে, মডেল বলে

Logit ( পি ) = B0 + + B1 F1 (থ) + + B2 F2 (থ) ... + + বি কে FK (থ) + +

আইডির ত্রুটিগুলি । আপনি যদি সম্পর্কের ফর্ম সম্পর্কে অজ্ঞেয়বাদী হন (যদিও আবহাওয়াবিদ কোনও ভাল পি (কিউ) - কিউটি যুক্তিযুক্তভাবে ছোট হওয়া উচিত), ভিত্তির জন্য স্প্লাইজের একটি সেট ব্যবহার করার বিষয়টি বিবেচনা করুন। আউটপুট, যথারীতি, সহগের অনুমান এবং এর বৈচিত্রের একটি অনুমান নিয়ে গঠিত । ভবিষ্যতের কোন ভবিষ্যদ্বাণী q দেওয়া হয়েছে , আপনার প্রশ্নের উত্তর পেতে কেবলমাত্র অনুমিত সহগের সাথে মডেলটিতে মানটি প্লাগ করুন (এবং যদি আপনি চান তবে উত্তরটির চারপাশে একটি পূর্বাভাস অন্তর তৈরি করতে e এর প্রকরণটি ব্যবহার করুন )।

এই কাঠামোটি অন্যান্য কারণগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য যথেষ্ট নমনীয়, যেমন সময়ের সাথে সাথে ভবিষ্যদ্বাণীগুলির গুণমান পরিবর্তনের সম্ভাবনা। এটি আপনাকে হাইপোথিসিসগুলিও পরীক্ষা করতে দেয় যেমন পি = কিউ (যা আবহাওয়াবিদ প্রত্যক্ষভাবে দাবি করেন)।


হুম - আমার প্রশ্নটি খুব ভালভাবে সংজ্ঞায়িত হয়নি। আমি কেবলমাত্র কি (q) এর জন্য কিছু মডেল বাছাই করতে পারছি যা পরামিতিগুলি সেট করার অনুমতি দেয় এবং সেই পরামিতিগুলির সাথে ফিডিংয়ের মাধ্যমে ফিটের সচ্ছলতা সর্বাধিক করে তোলে। এটি হ'ল - আমি কি করুক না কেন মূলত q () দেখতে কেমন তা সম্পর্কে কিছুটা অনুমান করতে হবে।
পল মারে

11

বাইনারি ইভেন্টের জন্য সম্ভাব্যতার পূর্বাভাসের পূর্বাভাসের তুলনা (বা বিচ্ছিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবল) ব্রায়ার স্কোরের ভিত্তিতে করা যেতে পারে

ττ

মাঝারি পরিসরের আবহাওয়ার পূর্বাভাসের জন্য ইউরোপীয় কেন্দ্রটি ( ইসিএমডাব্লুএফ ) কী করে তা একবার দেখে নেওয়া উচিত ।


3

যখন পূর্বাভাসটি বলেছে "(অঞ্চলে) বৃষ্টির X শতাংশ সম্ভাবনা", এর অর্থ হ'ল সংখ্যাসমূহের আবহাওয়া মডেলটি প্রশ্নের X ব্যবধানের ব্যবধানের জন্য, X শতাংশ অঞ্চলে বৃষ্টিপাতের ইঙ্গিত দিয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, "উত্তর আমেরিকার শতভাগ বৃষ্টিপাতের সম্ভাবনা" পূর্বাভাস দেওয়া যথাযথ হবে। মনে রাখবেন যে মডেলগুলি গতিবিদ্যা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ভাল এবং থার্মোডাইনামিক্সের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে দরিদ্র।


1
একটি পুরানো বিষয়, তবে ওপিতে স্পষ্টকরণের মূল বিষয়: যখন তারা বলে যে ভবিষ্যদ্বাণীকে তুলনা করার জন্য তাদের কাছে "বৃষ্টি বা না" তথ্য রয়েছে, তখন তারা কি "আমার বাড়িতে" বোঝায়, বা তাদের অর্থ "ভবিষ্যদ্বাণীতে থাকা?" এলাকা "?
ওয়েইন

2

Brier স্কোর পদ্ধতির খুব সহজ এবং সবচেয়ে সরাসরি প্রযোজ্য পথ বাইনারি ঘটনা বনাম একটি পূর্বাভাস ফলাফল সঠিকতা যাচাই করুন।

শুধু সূত্রের উপর নির্ভর করবেন না ... বিভিন্ন সময়, ডেটা, ত্রুটি, [ভারিত] ডাটা গড় গড় গড়, ত্রুটিগুলির জন্য স্কোরগুলি প্লট করুন ... ভিজ্যুয়াল বিশ্লেষণ কী প্রকাশ করতে পারে তা বলা শক্ত ... আপনি ভাবার পরে আপনি কিছু দেখেন, ডেটা দেখার পরে আপনি কী ধরণের হাইপোটিসিস পরীক্ষা করবেন তা ভালভাবেই জানবেন ।

বারিয়ার স্কোর সহজাতভাবে বিভিন্নতা / অন্তর্নিহিত বিতরণগুলি আবহাওয়ার এবং প্রযুক্তির পূর্বাভাস মডেলগুলিকে চালিত করে, লাইনারিটির অভাব, পক্ষপাত নয়, পক্ষপাত পরিবর্তনের অভাবকে ধরে রাখে ... এটি ধরে নিয়েছে যে একই সাধারণ স্তরের নির্ভুলতা / অসম্পূর্ণতা সামঞ্জস্যপূর্ণ। জলবায়ু পরিবর্তনগুলি যেগুলি এখনও বোঝা যায় না, আবহাওয়ার পূর্বাভাসের যথার্থতা হ্রাস পাবে; বিপরীতে, বিজ্ঞানী আবহাওয়াবিদকে তথ্য খাওয়ান আরও সংস্থান, আরও সম্পূর্ণ মডেল, আরও কম্পিউটিং শক্তি থাকে যাতে সম্ভবত ভবিষ্যদ্বাণীগুলির যথার্থতা বাড়বে। ত্রুটিগুলি দেখে স্থিতিশীলতা, লাইনারিটি এবং পূর্বাভাসের পক্ষপাত সম্পর্কে কিছু বলবে ... আপনার ট্রেন্ডগুলি দেখার জন্য পর্যাপ্ত ডেটা নাও থাকতে পারে; আপনি জানতে পারেন স্থিতিশীলতা, লাইনারিটি এবং পক্ষপাতিত্ব কোনও সমস্যা নয়। আপনি শিখতে পারবেন আবহাওয়ার পূর্বাভাস আরও সঠিক হয়ে উঠছে ... না।


0

কীভাবে প্রদত্ত পূর্বাভাসগুলি বিন্ন করা এবং পর্যবেক্ষণিত ভগ্নাংশকে প্রতিটি বিনের জন্য অনুমান হিসাবে গ্রহণ করা যায়?

আপনি কোনও গাউসির দ্বারা আপনার আগ্রহের মূল্য (আগামীর পূর্বাভাসটি বলুন) এর আশেপাশের সমস্ত পর্যবেক্ষণকে ওজন করে এবং একটি ভারী গড় কী তা দেখে অবিরত মডেলটিকে সাধারণ করতে পারেন general

আপনি আপনার ডেটা প্রদত্ত ভগ্নাংশ পেতে একটি প্রস্থ অনুমান করতে পারেন (বা বলুন, ভাল অনুমানের জন্য 100 পয়েন্টের কম কখনও হবে না)। বিকল্পভাবে গসুর প্রস্থ পাওয়ার জন্য সর্বাধিক সম্ভাবনার ক্রস-বৈধকরণের মতো কোনও পদ্ধতি ব্যবহার করুন।


0

আপনি কী জানতে চান তার পূর্বাভাস অন্য কোন পূর্বাভাসের চেয়ে সঠিক কিনা? যদি তা হয় তবে আপনি সম্ভাব্য শ্রেণিবিন্যাসের মতো ক্রস-এনট্রপি, যথার্থতা / পুনর্বিবেচনা, আরওসি বক্ররেখা এবং f1-স্কোরের জন্য মৌলিক নির্ভুলতার মেট্রিকগুলি দেখতে পারেন।

পূর্বাভাসটি বস্তুনিষ্ঠভাবে ভাল কিনা তা নির্ধারণ করা আলাদা বিষয়। একটি বিকল্প ক্যালিব্রেশন তাকান। যে দিনগুলিতে তিনি বলেছিলেন যে 90% বৃষ্টি হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, সেদিনের প্রায় 90% বৃষ্টি হয়েছিল? তাঁর যে পূর্বাভাস রয়েছে সে সমস্ত দিন নিয়ে যান এবং তারপরে বৃষ্টির সম্ভাবনা সম্পর্কে তাঁর অনুমানের মাধ্যমে সেগুলি বকেট করুন। প্রতিটি বালতির জন্য, বৃষ্টি আসলে যে দিনগুলিতে ঘটেছিল তার শতাংশের গণনা করুন। তারপরে প্রতিটি বালতি প্লটের জন্য বৃষ্টিপাতের সম্ভাবনার পক্ষে তার অনুমানের বিপরীতে বৃষ্টিপাতের প্রকৃত সম্ভাবনা থাকে। পূর্বাভাসটি ভালভাবে ক্রমাঙ্কিত করা হলে প্লটটি সরলরেখার মতো দেখাবে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.