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Prognoseabschätzungen

Prognoseabschätzungen sind systematische Einschätzungen zukünftiger Entwicklungen, die auf verfügbaren Daten, mathematischen Modellen und medizinischen, wirtschaftlichen oder fachlichen Kenntnissen beruhen. Ziel ist es, Wahrscheinlichkeiten von verschiedenen Ergebnissen abzubilden, gelegentlich auch mittlere Vorhersagen oder typische Zukünfte zu skizzieren. Im Gegensatz zu deterministischen Vorhersagen geben Prognoseabschätzungen Konfidenz- oder Prognoseintervalle an und berücksichtigen Unsicherheit.

Die Methodik umfasst statistische und mechanistische Modelle, Zeitreihenanalysen, Überlebens- oder Risikomodelle sowie Verfahren des maschinellen Lernens.

Anwendungsbereiche sind Medizin (Prognosen zum Krankheitsverlauf, Überlebenswahrscheinlichkeiten), Wirtschaft und Finanzen (Konjunktur, Inflations- oder Haushaltsprognosen), Meteorologie und

Unsicherheiten ergeben sich aus der Datenqualität, Modellannahmen, Strukturbestimmtheit der zugrunde liegenden Prozesse sowie unvorhergesehenen Ereignissen. Gute

In der Praxis dienen Prognoseabschätzungen der Unterstützung von Entscheidungen, Ressourcenplanung, Planung künftiger Maßnahmen und der Risikobewertung.

Ergänzend
werden
Expertenschätzungen
etwa
mittels
Delphi-Verfahren
oder
strukturierte
Szenarioanalysen
herangezogen.
Wichtige
Schritte
sind
Datenerhebung,
Modellwahl,
Kalibration,
Validierung
und
regelmäßige
Aktualisierung.
Klimaforschung
(Wetter-
und
Klimaprognosen),
Risikobewertung
in
Technik
und
Infrastruktur
sowie
demografische
Bevölkerungsprognosen.
Prognoseabschätzungen
kommunizieren
Wahrscheinlichkeiten
klar,
fassen
Unsicherheiten
zusammen
und
geben
transparente
Annahmen
an.
Sie
werden
regelmäßig
revidiert,
wenn
neue
Daten
verfügbar
werden.
Eine
verantwortungsvolle
Anwendung
erfordert
Transparenz,
Validierung
und
Berücksichtigung
unterschiedlicher
Szenarien,
um
Fehlinterpretationen
zu
vermeiden.