Me preguntaba qué diferencia y relación hay entre pronóstico y predicción. ¿Especialmente en series de tiempo y regresión?
Por ejemplo, ¿tengo razón en que:
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En series de tiempo, la previsión parece significar estimar valores futuros dados valores de una serie de tiempo.
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En regresión, la predicción parece significar estimar un valor, ya sea futuro, actual o pasado con respecto a los datos dados.
Comentarios
- Me sorprendería si estos términos están bien definidos para que haya una respuesta universal a esta pregunta.
- ¿Cuál es la diferencia entre predicción, pronóstico y proyección? ¿Cuál es la operacionalidad de estos conceptos?
- El IPCC distingue entre una predicción y una proyección en el sentido de que cuando haces una predicción te refieres a que incondicionalmente algo sucederá (con cierta probabilidad), mientras que una proyección es depende de un escenario, es decir, si seguimos este curso de acción, entonces ocurrirá X (con cierta probabilidad). Si no se toma ese curso de acción, entonces no deberíamos ‘ t necesariamente esperar ver X (al menos con la misma probabilidad). Esta distinción tiene sentido para mí en situaciones en las que el resultado futuro depende de eventos que suceden entre ahora y entonces.
- Es difícil generalizar una distinción única a todos los dominios, pero en regresión, ya podemos extrapolar construyó un modelo de regresión para nuevos sujetos que no están en la muestra de entrenamiento y predice el resultado (variable dependiente). Sin embargo, en la previsión, normalmente observamos los datos históricos del sujeto ‘ para construir el modelo y luego predecir ciertos resultados en el futuro basados en el mismo modelo. Por ejemplo, según el uso de electricidad de los últimos 10 días, podemos pronosticar el uso de la misma persona en 11-12 días, pero no para personas nuevas. Por lo tanto, es poco probable que el modelo de pronóstico ya disponible se use para nuevos sujetos.
- otra diferencia es que, en la predicción, generalmente no tenemos el elemento de tiempo. Pero en el pronóstico solo pensamos en el futuro. Suponga que quiere el precio de su automóvil hoy. Utilizando datos históricos de automóviles vendidos en su área, diseña un modelo y luego alimenta el modelo con los detalles de su automóvil para obtener la estimación. Sin embargo, aquí no hay elemento de tiempo; puede utilizar el mismo modelo para pronosticar el precio de su automóvil, si puede pronosticar el estado de su automóvil el próximo año (kilometraje, accidente, edad (aumentando 1 año)).
Respuesta
Su distinción parece razonable. Hubo una discusión similar en el sitio web de analyticbridge, donde varias personas hacen varias distinciones pero ninguna parece estar de acuerdo.
La más cercana fue, «La previsión sería un subconjunto de la predicción. Cada vez que predice en el futuro, es una previsión. Todas las previsiones son predicciones, pero no todas las predicciones son previsiones, como cuando se usa la regresión para explicar la relación entre dos variables».
Como usted dice, «pronóstico» implica series de tiempo y futuro, mientras que «predicción» no lo hace.
Tenga en cuenta que también hay un término «proyección» que es distinto del pronóstico o predicción, en algunas disciplinas.
Comentarios
- ¡Gracias! ¿Puedes explicar la diferencia entre la proyección y los otros dos?
- @Tim: Yo ‘ no estoy totalmente seguro, pero en los círculos climáticos se habla de proyecciones. Me ‘ me gustaría decir que las proyecciones son pronósticos condicionales (condicionados a un escenario específico), pero es ‘ evidentemente más complejo que eso . Un pronóstico regular siempre está condicionado a que » otras cosas sigan igual «, por supuesto.
- En datos demográficos, ‘ hemos escuchado » proyección » para referirse a un pronóstico basado en las tendencias actuales. En este sentido, las proyecciones son solo un subconjunto de todos los pronósticos, porque los demógrafos también hacen pronósticos utilizando conjeturas fundamentadas sobre cómo es probable que cambien las tendencias actuales.
Respuesta
También hay una diferencia etimológica notada por Nate Silver en La señal y el ruido :
(…) una antigua idea de predicción, asociándola con el fatalismo, la adivinación y la superstición, también introdujo una idea más moderna y completa idea más radical: que podamos interpretar estos signos para sacar provecho de ellos. (…)
El término pronóstico proviene de las raíces germánicas del inglés, a diferencia de predict, que proviene del latín. La predicción reflejaba la nueva mundanalidad protestante en lugar de la sobrenaturalidad del Sacro Imperio Romano. La elaboración de un pronóstico generalmente implicaba una planificación en condiciones de incertidumbre.Sugiere tener prudencia, sabiduría y laboriosidad, más parecido a la forma en que ahora usamos la palabra previsión.
y – como Nate Silver notas : sí tienen significados diferentes en ciertos campos:
( …) Los términos «predicción» y «pronóstico» se emplean de manera diferente en diferentes campos; en algunos casos, son intercambiables, pero otras disciplinas los diferencian. Ningún campo es más sensible a la distinción que la sismología. Si está hablando con un sismólogo:
- Una prediction es una declaración sobre cuándo y dónde se producirá un terremoto: un gran terremoto afectará a Kioto, Japón, el 28 de junio.
- Mientras que un previsión es una declaración probabilística, generalmente en una escala de tiempo más larga: hay un 60 por ciento de probabilidad de que ocurra un terremoto en el sur de California durante los próximos treinta años.
El USGS La posición oficial es que los terremotos no se pueden predecir. Sin embargo, pueden predecirse.
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- Me gustó más esta respuesta.
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Solo hay una diferencia entre estos dos en series de tiempo. La predicción se refiere a las observaciones fuera de la muestra, mientras que la predicción se refiere a las observaciones de la muestra. Los valores predichos (y con eso me refiero a los valores predichos por MCO) se calculan para las observaciones en la muestra utilizada para estimar la regresión. Sin embargo, el pronóstico se realiza para algunas fechas más allá de los datos utilizados para estimar la regresión, por lo que los datos sobre el valor real de la variable pronosticada no están en la muestra utilizada para estimar la regresión.
Residuales : Diferencia entre el valor real de Y y su valor predicho para las observaciones de la muestra.
Error de previsión : diferencia entre el valor futuro de Y, que no está incluido en la muestra de estimación, y la previsión del valor futuro.
Nota : Esto fue extraído de Introducción a la econometría por Stock y Watson (p. 527)
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- ¡Gracias! ¿Qué quiere decir con muestra y fuera de muestra?
- actualizado ahora en la respuesta
Respuesta
[Esto fue pensado como un comentario a la respuesta de Tim, lo cual me gustó; pero es demasiado largo para publicarlo como comentario.]
Hay un comentario de Rasch junto las líneas de la respuesta de Tim:
Primero un comentario terminológico. La » predicción » sugiere al estadístico como un mago que puede predecir el futuro. Los economistas tienen una expresión que es menos pretenciosa: pronóstico, no mucho más confiable que el pronóstico del tiempo.
Hablando en serio: realmente no predice nada. Lo que hace es calcular la distribución de la variante en cuestión, posiblemente ofreciendo su valor medio o similar como un evento probable, pero solo bajo el supuesto de que el modelo, o un rasgo característico del mismo, en el que basó este pronóstico , todavía se mantiene, es decir, confrontado con lo que eventualmente sucederá te enfrentas a una prueba de esta hipótesis y nada más – ¡no estabas diciendo cuál sería el futuro !
en la p. 268 de » Suficiencia, predicción y modelos extremos » de Lauritzen (Barndorff-Nielsen & al, eds: Conferencia sobre cuestiones fundamentales en inferencia estadística , Aarhus 1973).
Personalmente, prefiero usar » predicción » cuando una hipótesis asigna probabilidad 1 (o 0) a alguna declaración, y para usar » pronóstico » de lo contrario. Porque esa hipótesis actúa como una especie de teoría física con respecto a esa declaración.
Pero también en ese caso la » predicción » no se garantiza que sea correcto. Las probabilidades unitarias siempre surgen de alguna simplificación (que puede ser necesaria para propósitos computacionales) en nuestras suposiciones y creencias.