تنبؤ

التوقعات الاجتماعية

إضافةً إلى ذلك، وتنطوي هذه التوقعات على التنبؤ بالتغيرات في أذواق المستهلكين ومطالبهم ومواقفهم. وقد أنشأ المستهلكون بالفعل اتجاهاً للراحة تجاه المنتجات التي هي سهلة الاستخدام والإدارة. قد تتغير الأمور المتعلقة بالذوق والتفضيل على مدى فترة من الزمن.

كذلك، وتستعمل التنبؤات كاستراتيجية على نطاق واسع اليوم، وبعض هذه التوقعات، وخاصه تلك التنبؤات القصيرة الأجل، يمكن التعويل عليها إلى حد ما. وباستخدام الأساليب والأدوات العلمية يمكن أن تكون بعض التنبؤات ذات دقة عالية ومفيدة إلى حد ما.

فئات أساليب التنبؤ

من جهة ثانية، فمثلًا، كان الاتجاه في السبعينات هو شراء السيارات الاقتصادية الصغيرة، وفي 1990 أصبح الاتجاه هو العودة إلى الترف والراحة. وفي حين أن هذه الاتجاهات تعتمد جزئيًا على الاتجاهات الاقتصادية العامة، إلا أنها تعتمد كذلك على أذواق المستهلكين. فمثلًا، تتغير اتجاهات الأزياء والملابس النسائية كل عام على وجه التقريب. وبناء على ذلك، فإن الاتجاهات الاجتماعية في مجال السلع الاستهلاكية هي جوانب هامة للتنبؤ.

دعم ناقلات الآلات

• غالبًا ما يتم ذلك اليوم من خلال برامج متخصصة وصفت بشكل فضفاض
• تعدين البيانات
• تعلم الآلة
• التعرّف على الأنماط
• أساليب أخرى
• المحاكاة
• التنبؤ بالأسواق
• التنبؤ الاحتمالي والتنبؤ بالمجموعة

السلوك الدوري

وعلى صعيد آخر، يحدث السلوك الدوري للبيانات عندما تكون هناك تقلبات منتظمة في البيانات التي تستمر عادةً لفترة زمنية لا تقل عن سنتين، وعندما لا يمكن تحديد طول الدورة الحالية سلفًا. لا ينبغي الخلط بين السلوك الدوري والسلوك الموسمي. تتبع التقلبات الموسمية نمطًا متناسقًا كل عام حتى تكون الفترة معروفة دائمًا. مثلًا، خلال فترة عيد الميلاد، تميل مخازن المتاجر إلى الزيادة من أجل التحضير للمتسوقين في عيد الميلاد. وكمثال على السلوك الدوري، فإن سكان نظام بيئي طبيعي معين سيعرض سلوكًا دوريًا عندما ينخفض عدد السكان مع انخفاض مصدر الغذاء الطبيعي، وبمجرد انخفاض عدد السكان، سيتعافى مصدر الغذاء وسيبدأ السكان في الزيادة مرة أخرى. لا يمكن حساب البيانات الدورية باستخدام التسوية الموسمية العادية لأنها ليست من فترة ثابتة.

طرق الحكم

• الأساليب القضائية تشمل:
• توقعات مركبة
• طريقة كوك
• طريقة دلفي
• التنبؤ عن طريق القياس
• بناء السيناريو
• استطلاعات إحصائية
• التنبؤ بالتكنولوجيا
• أساليب الذكاء الاصطناعي
• الشبكات العصبية الاصطناعية
• طريقة المجموعة لمعالجة البيانات

وعلى صعيد آخر، تتضمن طرق التنبؤ التحكيمية أحكامًا بديهية وآراء وتقديرات احتمالية ذاتية. يستعمل التنبؤ القضائي في الحالات التي يكون فيها نقص في البيانات التاريخية أو خلال ظروف السوق الجديدة والفريدة تمامًا.

القيود

وفي السياق ذاته، تشكل القيود حواجز لا يمكن لأساليب التنبؤ التنبؤ بها بشكل موثوق. هناك الكثير من الأحداث والقيم التي لا يمكن التنبؤ بها بشكل موثوق. لا يمكن التنبؤ بأحداث مثل الموت أو نتائج اليانصيب لأنها أحداث عشوائية ولا توجد علاقة مهمة في البيانات. عندما تكون العوامل التي تؤدي إلى ما هو متوقع غير معروفة أو غير مفهومة تمامًا كما هو الحال في أسواق الأسهم وتوقعات أسواق الصرف الأجنبي، غالبًا ما تكون التنبؤات غير دقيقة أو خاطئة حيث لا توجد بيانات كافية حول كل شيء يؤثر على هذه الأسواق حتى تكون التوقعات موثوقة، هذا إلى جانب أن نتائج توقعات هذه الأسواق تغير سلوك المشاركين في السوق مما يقلل من دقة التنبؤ كذلك.

• مراجع
• انظر كذلك
• التنبؤ الرجعي
• تنبؤ التهديدات
• تقنيات المستقبل
• علم المستقبل
• التوقعات غير المؤكدة

التنمية الاقتصادية

كذلك، سيكون للظروف الاقتصادية للبلد وكذلك للاقتصاد العالمي تأثير كبير على عمليات المنظمة. وتشمل العناصر الضرورية لهذه التنبؤات، التنبؤات المتعلقة بالناتج القومي الإجمالي والناتج المحلي الإجمالي، وقوة العملة، والتوسع الصناعي، وسوق العمل، ومعدل التضخم، ومعدلات الفائدة، وميزان المدفوعات وما إلى ذلك.

في هذا الإطار، الاتجاهات الاقتصادية الصحية تساعد في نمو الشركة. مثلاً، الهبوط الاقتصادي الذي حدث بين عامي 1929-1930 ساهم في إفلاس الكثير من الشركات وأوقفها عن العمل، ومن شأن المعرفة بالاتجاهات الاقتصادية أن يساعد الإدارة في وضع خطط لتنظيمها كاستجابة فعالة لهذه الاتجاهات.

توقعات المنافسة

في هذا الإطار، ومن الضروري كذلك التنبؤ بالاستراتيجيات التي سيستعملها منافسوك للحصول على مكاسب في الحصة السوقية، ربما على حساب حصتك في السوق. قد يكون المنافس يخطط لاستخدام إستراتيجية سوق مختلفة للمنتج أو لإخراج بديل للمنتج الذي يمكن أن يكون بسعر أرخص ويكون كذلك مقبولاً بسهوله من قِبل المستهلكين.

دقة التنبؤ

علاوةً على ذلك، رجال الأعمال والممارسين في بعض الأحيان يستعملون مصطلحات مختلفة. يشيرون إلى PMAD كـ MAPE، على الرغم من أنهم يحسبون هذا كحجم MAPE المرجحة. لمزيد من المعلومات، راجع حساب دقة توقعات الطلب.

علاوةً على ذلك، الخطأ التنبؤي (المعروف كذلك باسم المتبقي) هو الفرق بين القيمة الفعلية وقيمة التنبؤ للفترة المقابلة.

إضافةً إلى ذلك، طريقة جيدة للتنبؤ سيكون لها كذلك صفر. إذا كانت البقايا لها متوسط آخر غير الصفر، فإن التوقعات تكون متحيّزة ويمكن تحسينها بتعديل تقنية التنبؤ بواسطة ثابت مضاف يساوي متوسط المخلفات غير المعدلة.

إضافةً إلى ذلك، عند مقارنة دِقة طُرق التنبؤ المختلفة في مجموعة بيانات محددة، تتم مقارنة مقاييس الخطأ الكلي مع بعضها البعض ويفضل الأسلوب الذي ينتج أقل خطأ.

علاوةً على ذلك، إن طريقة التنبؤ الجيد ستؤدي إلى بقايا غير مترابطة. إذا كانت هناك علاقات متبادلة بين القيّم المتبقية، فهناك معلومات متبقية في المخلفات التي يجب استخدامها في توقعات الحوسَبة. ويمكن تحقيق ذلك عن طريق حساب القيّمة المتوقعة للبقية كدالة للقيمة المتبقية المعروفة، وتعديل التنبؤ بالمقدار الذي تختلف به القيمة المتوقعة عن الصفر.

طرق التسلسل الزمني

من جهة ثانية، تستعمل أساليب السلاسل الزمنية البيانات التاريخية كأساس لتقدير النتائج المستقبلية.

• نقل المتوسط
• المتوسط المتحرك الموزون
• تصفية كالمان
• تجانس الأسي
• متوسط متحرك ذاتي الحركة
• متوسط متحرك متكامل ذاتي الحركة
• استقراء

نهج متوسط القيم

إضافةً إلى ذلك، في هذا النهج، تساوي التنبؤات بجميع القيم المستقبلية متوسط البيانات السابقة. يمكن استخدام هذا الأسلوب مع أي نوع من البيانات التي تتوفر بها البيانات السابقة. يمكن كذلك استخدام المقاربة المتوسطة للبيانات المقطعية (عندما نتنبأ بقيم غير ملحوظة؛ قيمًا غير مضمنة في مجموعة البيانات). ومن ثم، فإن التنبؤ بالقيم غير المرصودة هو متوسط القيم المرصودة.

نهج ساذج

في هذا الإطار، تعتبر التنبؤات الساذجة نموذج التنبؤ الأكثر فعالية من حيث التكلفة، وتوفر معيارًا يمكن من خلاله مقارنة النماذج الأكثر تطورًا. طريقة التنبؤ هذه مناسبة فقط لبيانات السلاسل الزمنية. باستخدام النهج الساذج، يتم إنتاج التوقعات التي تساوي آخر قيمة تمت ملاحظتها. تعمل هذه الطريقة بشكل جيد للسلسلة الزمنية الاقتصادية والمالية، والتي غالبًا ما تحتوي على أنماط يصعب التنبؤ بها بصحة ودقة. إذا كان يعتقد أن السلسلة الزمنية لها موسمية، فقد يكون النهج الساذج الموسمي أكثر ملاءمة عندما تكون التوقعات مساوية للقيمة من الموسم الماضي.

التطبيقات

وعلى صعيد آخر، للتنبؤات تطبيقات في مجموعة واسعة من المجالات حيث تكون تقديرات الظروف المستقبلية مفيدة. لا يمكن التنبؤ بكل شيء موثوق به، إذا كانت العوامل التي تتعلق بما هو متوقع معروفة ومفهومة بشكل جيد وهناك قدر كبير من البيانات التي يمكن استخدامها ويمكن الحصول على توقعات موثوقة للغاية في كثير من الأحيان. إذا لم يكن هذا هو الحال أو إذا كانت النتيجة الفعلية تتأثر بالتوقعات، يمكن أن تكون موثوقية التوقعات أقل بكثير.

التنبؤ بالزلزال

كذلك، أدى تغير المناخ وارتفاع أسعار الطاقة إلى استخدام التنبؤات المبتكرة للمباني. هذا يحاول تقليل الطاقة اللازمة لتدفئة المبنى، وبالتالي تقليل انبعاث غازات الدفيئة. يتم استخدام التنبؤ في تخطيط الطلب على العملاء في الأعمال اليومية لشركات التصنيع والتوزيع.

وفي السياق ذاته، كما تم استخدام التنبؤ للتنبؤ بتطور حالات النزاع. يقوم الباحثون بأبحاث تستعمل نتائج تجريبية لقياس فعالية بعض نماذج التنبؤ. ومع ذلك فقد أظهرت الأبحاث أن هناك اختلافًا بسيطًا بين دقة توقعات الخبراء المطلعين على وضع النزاع وأولئك الذين يعرفون أقل من ذلك بكثير.

في هذا الإطار، في حين أن صِحة التنبؤات الخاصة بعوائد الأسهم الفعلية محل جدال ونزاع من خلال الإشارة إلى فرضية كفاءة السوق، فإن التنبؤ بالاتجاهات الاقتصادية العامة أمر شائع. يتم توفير مثل هذا التحليل من قبل كل من المجموعات غير الربحية وكذلك المؤسسات الخاصة التي تهدف إلى الربح.

التنبؤ الاقتصادي

ومن جهة أخرى، إدارة سلسلة التوريد - يمكن استخدام التنبؤ في إدارة سلسلة التوريد لضمان أن المنتج المناسب في المكان المناسب في الوقت المناسب. التنبؤ الدقيق سيساعد تجار التجزئة على تقليل المخزون الفائض وبالتالي زيادة هامش الربح. وقد أظهرت الدراسات أن الاستقراء هو الأقل دقة، في حين أن توقعات أرباح الشركات هي الأكثر موثوقية. التنبؤات الدقيقة ستساعدهم كذلك على تلبية طلب المستهلك.

إضافةً إلى ذلك، يتحقق التنبؤ بحركات العملات الأجنبية عادة من خلال مزيج من التحليل الفني للرسم البياني والتحليل الاقتصادي الأساسي. من الاختلافات الأساسية بين تحليل الرسم البياني والتحليل الاقتصادي الأساسي أن علماء الإحصاء والرياضيات المخططين يدرسون فقط حركة السعر للسوق من خلال تحليل الرسم البياني، في حين يحاول الأصوليون أو الاقتصاديون النظر إلى الأسباب الكامنة وراء هذه الحركة. تستوعب المؤسسات المالية الأدلة المقدمة من الباحثين الاقتصاديين الأساسيين والمخططين علماء الرياضيات والإحصاء في مذكرة واحدة لتقديم تطبيق نهائي على العملة المعنية.

إضافةً إلى ذلك، وبالمثل، يجادل الخبراء في بعض الدراسات بأن التفكير في الأدوار لا يحتاج إلى دقة التنبؤ. ويشمل نظام تخطيط الطلب، الذي يشار إليه أحيانًا باسم التنبؤ بسلسلة الإمداد، كل من التنبؤ الإحصائي وعملية توافق الآراء. من الجوانب الهامة، التي غالبًا ما يتم تجاهلها للتنبؤ، العلاقة التي تربطها بالتخطيط. يمكن وصف التنبؤ بأنه التنبؤ بما سيبدو عليه المستقبل، في حين أن التخطيط يتنبأ بما يجب أن يكون عليه المستقبل. لا توجد طريقة تنبؤ صحيحة واحدة للاستخدام. يجب أن يعتمد اختيار الطريقة على أهدافك وظروفك (البيانات، إلخ). مكان جيد للعثور على طريقة، عن طريق زيارة شجرة التحديد. يمكن العثور على مثال لشجرة التحديد هنا. للتنبؤات تطبيق في الكثير من المواقف:

التنبؤات التكنولوجية

إضافةً إلى ذلك، تتنبأ هذه التنبؤات بالتطورات التكنولوجية الجديدة التي قد تغير عمليات المنظمة. مثلًا، ظهور الترانزستور ساهم في الإيقاف التام لبعض الأعمال التجارية. وعصر الآلات الحاسبة الإلكترونية محى تمامًا قواعد السوق للشرائح الإلكترونية. المنظمة بحاجة لخطط طموحة تحافظ على ما يصل إليه التطور التكنولوجي الجديد عبر التاريخ وتعتمد بسهولة أساليب جديدة لتحسين الأداء وتطوير المنتجات.

التنبؤ بالوقت

• تمويل ضد مخاطر التخلف عن السداد عبر التصنيفات الائتمانية ودرجات الائتمان
• التنبؤ باستخدام الأرض
• التنبؤ بأداء اللاعب والفريق في الألعاب الرياضية
• التنبؤ السياسي
• التنبؤ بالمنتج
• التنبؤ بالمبيعات
• التنبؤ بالتكنولوجيا
• التنبؤ بالاتصالات
• تخطيط النقل والتنبؤ بالنقل
• التنبؤ بالطقس، التنبؤ بالفيضانات والأرصاد الجوية

أساليب التنبؤ السببية / الاقتصاد القياسي

من جانب آخر، تحاول بعض طرق التنبؤ تحديد العوامل الأساسية التي قد تؤثر على المتغير الجاري التنبؤ به. مثلًا، قد يؤدي تضمين المعلومات حول أنماط المناخ إلى تحسين قدرة نموذج للتنبؤ بالمبيعات الشاملة. غالبًا ما تأخذ نماذج التنبؤ في الحسبان الاختلافات الموسمية المنتظمة. فضلًا عن المناخ، يمكن أن تكون هذه الاختلافات كذلك بسبب الأعياد والعادات: مثلًا، قد يتنبأ المرء أن مبيعات ملابس كرة القدم في الكلية ستكون أعلى خلال موسم كرة القدم مما كانت عليه خلال موسم الإجازات.

تشمل الطرق السببية ما يلي:

في هذا الإطار، يتضمن تحليل الانحدار مجموعة كبيرة من الطرق للتنبؤ بالقيم المستقبلية للمتغير باستخدام معلومات حول المتغيرات الأخرى. تتضمن هذه الطرق كلًا من تقنيات خطية أو غير خطية وتقنيات غير بارامترية.

وفي هذا السياق، غالبًا ما يتم الحكم على نماذج التوقع الكمي مقابل بعضها البعض من خلال مقارنة الخطأ المربعي في العينة أو خارج العينة، على الرغم من أن بعض الباحثين قد نصحوا بعدم وجود هذا الخطأ. تتميز طرق التنبؤ المختلفة بمستويات مختلفة من الدقة.

إضافةً إلى ذلك، الكثير من الطرق غير الرسمية المستعملة في التنبؤ السببي لا تعتمد فقط على مخرجات الخوارزميات الرياضية، ولكن بدلاً من ذلك تستعمل حكم المذيعين. تأخذ بعض التوقعات في الاعتبار العلاقات السابقة بين المتغيرات: إذا كان أحد المتغيرات، مثلًا، مرتبطًا خطيًا بآخر لفترة زمنية طويلة، فقد يكون من المناسب استقراء مثل هذه العلاقة في المستقبل، دون فهم أسباب ذلك بالضرورة.

معدل متحرك ذاتي تلقائي مع مدخلات خارجية.

التنبؤ الخطي

منحنى النمو (إحصاءات)

من جانب آخر، تقدير الاتجاه (توقع المتغير كدالة خطية أو متعددة الحدود للوقت)

مجموعات التدريب والاختبار

كذلك، عند تقييم جودة التوقعات، يكون من غير الصائِب النظر إلى مدى ملاءمة نموذج ما للبيانات التاريخية؛ لا يمكن تحديد دِقة التوقعات إلّا من خلال النظر في مدى جودة أداء النموذج على البيانات الجديدة التي لم يتم استخدامها عند ملاءَمة النموذج. عند اختيار النماذج، من الشائع استخدام جزء من البيانات المتاحة للتركيب، واستخدام بقية البيانات لاختبار النموذج، كما تم في الأمثلة السابقة.

أهمية التنبؤ في عمليات الإدارة الحديثة

علاوةً على ذلك، وهذا يعني أن إجراء تحليل مفصل للمستقبل والتخطيط يستحيل إجراءه دون التنبؤ بالمستقبل بأكبر قدر ممكن من الدقة أو وضع افتراضات ذكية حول هذا الأمر. وقد يكون التنبؤ شكلًا من أشكال الحكم المتعمد والمدروس استنادًا إلى المشاعر والآراء والخبرات، ستكون هذه الاحكام، في أحسن الظن، تخمينات متعلمة. ويمكن أن يستند كذلك إلى دراسة وتحليل رشيدين للبيانات ذات الصلة، وتعرف هذه العملية باسم «التنبؤ العلمي». سيعتمد على تحليل للأحداث الماضية والظروف الراهنة بغية استخلاص استنتاجات ونتائج بشأن الأحداث المقبلة.

كذلك، ويشدد لويس البن على أهمية التنبؤ حيث قال: «إن المحاولة المنهجية لتوقع المستقبل بالاستدلال من الحقائق المعروفة تساعد على دمج كل التخطيط الإداري، بحيث يمكن وضع خطط شاملة وموحدة، يمكن أن تندرج ضمنها خطط الأقسام والإدارات. كما تمكن الشركة من تخصيص مواردها بأكبر قدر من الضمان للربح على المدى الطويل، ومن خلال المساعدة على تحديد أنماط الطلب في المستقبل، فإنها تسهل تطوير منتجات جديدة».

من جانب آخر، يلعب التنبؤ دورًا محوريًا في عمليات الإدارة الحديثة والمساعدة الهامة والضرورية للتخطيط والتنظيم، وهي العمود الفقري للعمليات الفعالة، وقد فشل الكثير من المنظمات بسبب الافتقار إلى التنبؤ أو بسبب التنبؤ الخاطئ الذي استند إليه التخطيط. فمثلًا، كانت شركة كيرتس رايت واحدة من الشركات المصنعة للطائرات، وعلى قدم المساواة مع دوغلاس وبوينغ مجتمعة في 1945، لكنها قررت استثمار أموالها في تطوير محرك مكبس محسن بدلًا من الطائرات النفاثة. ولم تتوقع إدارة كيرتس رايت بدقة سوق الطائرات، ولذلك فشلت. وكلما أمكن التنبؤ بالظروف المستقبلية وبشكل أدق، كانت الخطط أفضل وأكثر صحة، وارتفعت احتمالات نجاحها .

التنبؤ في الزيادة السكانية

علاوةً على ذلك، ويُعد كل من المخاطر وعدم اليقين عنصرين أساسيين في عملية التنبؤ؛ لذلك من الممارسات الجيدة الإشارة إلى درجة عدم اليقين المرتبطة بالتنبؤات. كما يجب أن تكون البيانات محدثة حتى تكون التوقعات دقيقة قدر الإمكان. وفي بعض الحالات، يتم توقع بالبيانات المستعملة للتنبؤ بمتغير الاهتمام نفسه.

في هذا الإطار، التنبؤ هو عملية إجراء تقديرات للمستقبل استناداً إلى البيانات السابقة والحاضرة، وذلك بهدف تحليل الاتجاهات. ومن الأمثلة الشائعة هو تقدير بعض المتغيرات ذات الأهمية في تاريخ مستقبلي محدد. ويعد التنبؤ مصطلحاً مشابهاً للتوقع، لكنه أكثر عمومية. وقد يشير كلاهما إلى طرق إحصائية رسمية تستعمل السلاسل الزمنية أو البيانات المقطعية أو الطولية، أو إلى طرق حكم أقل رسمية على الحكم والتقدير. وقد يختلف استخدام المصطلحين باختلاف مجالات التطبيق. فمثلًا، في مجال الهيدرولوجيا يتم أحياناً حصر مصطلح «التوقعات» و«التنبؤ» في تقدير القيم في أوقات محددة في المستقبل، بينما يستعمل مصطلح «التنبؤ» لتقديرات أكثر عمومية، مثل عدد مرّات حدوث الفيضانات خلال فترة زمنية طويلة.

أهمية التنبؤ

الطرق النوعية مقابل الأساليب الكمية

إضافةً إلى ذلك، تستعمل نماذج التنبؤ الكمي للتنبؤ بالبيانات المستقبلية كدالة للبيانات السابقة. وهي مناسبة للاستخدام عندما تكون البيانات الرقمية السابقة متاحة وعندما يكون من المعقول الافتراض بأن بعض الأنماط في البيانات من المتوقع أن تستمر في المستقبل. يتم تطبيق هذه الطرق عادةً على القرارات ذات المدى القصير أو المتوسط. ومن أمثلة أساليب التنبؤ الكميّة آخر فترة طلب، ومتوسطات متحركة بسيطة ومتوازنة في الفترة N، وتمهيد أسي بسيط، وتنبؤ قائم على نموذج عملية بواسون ومؤشرات موسمية ذات الصفة التكاثرية. يظهر بحث سابق أن الطرق المختلفة قد تؤدي إلى مستوى مختلف من دقة التنبؤ. مثلًا، وجد أن الشبكة العصبية في GMDH لها أداء تنبؤي أفضل من خوارزميات التنبؤ الكلاسيكية مثل السلالة الأسية الوحيدة، الألفي المزدوج السلس، ARIMA والشبكة العصبية للانتشار الخلفي.

ومن جهة أخرى، تعتبر تقنيات التنبؤ النوعي ذاتية، بناءً على رأي المستهلكين والخبراء وحكمهم. تكون مناسبة عندما تكون البيانات السابقة غير متوفرة. وعادةً ما يتم تطبيقها على قرارات متوسطة أو طويلة المدى. من أمثلة أساليب التنبؤ النوعية الرأي المستقل والحكم، وطريقة دلفي، وبحوث السوق، وقياس دورة الحياة التاريخية.

نهج ساذج موسمي

إضافةً إلى ذلك، حسابات الأسلوب الساذج الموسمي الموسمية من خلال تحديد كل التنبؤ ليكون مساويًا لقيمة الملاحظة في نفس الموسم. مثلًا، ستكون قيمة التوقع لجميع الأشهر اللاحقة من أبريل مساوية للقيمة السابقة التي تمت ملاحظتها في أبريل (نيسان).

ومن جهة أخرى، تعدُّ الطريقة الساذجة الموسمية مفيدة بشكل خاص للبيانات التي تتمتع بمستوى مرتفع جدًا من الموسمية.

موسمية

كذلك، الموسمية هي سمة من سمات السلسلة الزمنية التي تشهد فيها البيانات تغييرات منتظمة ويمكن التنبؤ بها والتي تتكرر كل سنة تقويمية. يمكن اعتبار أي تغيير أو نمط يمكن التنبؤ به في سلسلة زمنية يتكرر أو يعاد خلال فترة عام واحد موسميًا. ومن الشائع في كثير من الحالات -مثل متجر البقالة أو حتى في مكتب الطبيب الشرعي- أن يعتمد الطلب على أيام الأسبوع. في مثل هذه الحالات، تحسب عملية التنبؤ المؤشر الموسمي «للموسم» - سبعة مواسم، واحد لكل يوم - وهي نسبة لمتوسط الطلب في هذا الموسم (والذي يتم حسابه من خلال المتوسط المتحرك أو التدرج الأسي باستخدام البيانات التاريخية المقابلة فقط لهذا الموسم) لمتوسط الطلب في جميع المواسم. يشير الرقم القياسي الأعلى من 1 إلى أن الطلب أعلى من المتوسط؛ ويشير مؤشر أقل من 1 إلى أن الطلب أقل من المتوسط.

عبر المصادقة

في هذا الإطار، كرر الخطوة أعلاه لـ i = 2... T – k حيث T هو العدد الإجمالي للملاحظات.

إضافةً إلى ذلك، وهذا يجعل الاستخدام الفعال للبيانات المتاحة، حيث يتم حذف ملاحظة واحدة فقط في كل خطوة.

ومن ناحية أخرى، كرر الخطوة أعلاه لـ i = 1,2... N حيث N هو العدد الإجمالي للملاحظات.

علاوةً على ذلك، احسب مقاييس دقة التنبؤ استنادًا إلى الأخطاء التي تم الحصول عليها.

إضافةً إلى ذلك، بدءًا من i = 1، حدد رمز k + i لمجموعة الاختبار، واستعمل الملاحظات في أوقات 1، 2... k + i – 1 لتقدير نموذج التنبؤ. حساب الخطأ على التوقع لـ k + i.

وعلى صعيد آخر، يعد التحقق من الصحة المتقاطعة إصدارًا أكثر تعقيدًا من تدريب مجموعة اختبار.

احسب دقة التنبؤ على جميع الأخطاء.

من جهة ثانية، بالنسبة لبيانات المقطع العرضي، يعمل أحد الأساليب للتدقيق التبادلي على النحو التالي:

وعلى صعيد آخر، يُعرف هذا الإجراء أحيانًا باسم «أصل التوقع المتداول»، نظرًا لأن «الأصل» (k + i -1) الذي يستند فيه التنبؤ إلى الأمَام في الوقت المناسب. علاوة على ذلك، يمكن حساب التنبؤات بخطوتين أو بشكل عام في الخطوات المستقبلية المتقدمة من خلال التنبؤ بالقيمة مباشرة بعد مجموعة التدريب (الاختبار)، ثم استخدام هذه القيمة مع قيّم مجموعة التدريب (الاختبار) للتنبؤ بفترتين قبل ذلك، وما إلى ذلك.

الموسمية والسلوك الدوري

وفي هذا السياق، حدد الملاحظة i لمجموعة الاختبار، واستعمل الملاحظات المتبقية في مجموعة التدريب. حساب الخطأ على مراقبة الاختبار.

علاوةً على ذلك، بالنسبة لبيانات السلاسل الزمنية، يمكن أن تتضمن مجموعة التدريب فقط الملاحظات السابقة لمجموعة الاختبار. لذلك لا يمكن استخدام الملاحظات المستقبلية في بناء التوقعات. لنفترض أن هناك حاجة إلى رصد k لإعطاء توقعات موثوقة؛ ثم العملية تعمل على النحو التالي:

طريقة الانجراف

علاوةً على ذلك، هذا يعادل رسم خط بين الملاحظة الأولى والأخيرة، واستقراءها في المستقبل.

ومن جهة أخرى، هناك تباين في الطريقة الساذجة هو السماح للتوقعات بالزيادة أو النقصان بمرور الوقت، حيث يتم تعيين مقدار التغيير بمرور الوقت (يسمى الانجراف) ليكون متوسط التغيير في البيانات التاريخية.