Prognosekvalitet

Prognosekvalitet er et mål på hvor god en prognose er i forhold til det faktiske utfall og i hvilken grad prognosen gir et godt beslutningsgrunnlag. Begrepet brukes bredt, blant annet i værvarsling, epidemiologi, økonomi og energisektoren. kvalitetsvurderingen omfatter både hvor nøyaktig forutsigelsen er og hvor nyttig den er for brukeren.

Nøkkelbegreper er nøyaktighet, kalibrering, skarphet og bias. Nøyaktighet handler om hvor tett prognosen treffer observasjonen. Kalibrering vurderer om de angitte sannsynlighetene gjenspeiler faktiske frekvenser (for eksempel om en 70 prosent-sannsynlighet gir omtrent 70 prosent faktisk forekomst). Skarphet beskriver hvor konsentrert eller spesifikk prognosen er, mens bias betegner systematiske feilkilder som over- eller underevaluering av risiko. Reliabilitet refererer til konsistensen mellom prognoser og utfall over tid. Prognosekvalitet påvirkes også av relevans og tidsaktualitet; en god prognose må være aktuell og anvendelig.

Evaluering av prognosekvalitet bruker ulike metoder og måleparametere. For deterministiske prognoser er RMSE eller MAE vanlige mål. For probabilistiske prognoser brukes blant annet Brier-skår, CRPS og kalibrerings- eller reliabilitetsdiagrammer, ofte kombinert med ferdigberegnede “skill scores” mot en referanseprognose. Kvaliteten vurderes ofte i backtesting og ved kontinuerlig overvåking av prediksjoner mot nye observasjoner.

Grunnlaget for høy prognosekvalitet er god data, robuste modeller og riktig post‑processing. Tilbakemelding fra evaluering, enhetlig kalibrering av sannsynligheter og bruk av ensemblemetoder bidrar til jevn forbedring, samtidig som begrensninger som modellfeil og datakvalitet tas i betraktning.