Prognosemodellierung

Prognosemodellierung bezeichnet die Erstellung quantitativer Modelle zur Vorhersage zukünftiger Zustände oder Ereignisse auf Basis historischer Daten sowie domänenspezifischen Wissens. Sie dient dazu, Unsicherheiten zu quantifizieren, Risiken abzuschätzen und fundierte Entscheidungen in Planung, Betrieb und Strategie zu unterstützen. Anwendungen finden sich in vielen Bereichen, von Gesundheit über Wirtschaft bis Umwelt.

Methodisch lässt sich Prognosemodellierung in statistische Ansätze und maschinelles Lernen unterteilen. Statistische Modelle umfassen lineare und logistische Regression, Zeitreihenmodelle wie ARIMA oder SARIMA sowie state-space-Modelle. Maschinelles Lernen nutzt Ensemble-Methoden (Random Forest, Gradient Boosting), neuronale Netze, Support Vector Machines und Bayesianische Ansätze. In der Überlebensanalyse kommen Cox-Modelle zum Einsatz; für Volatilität eignen sich GARCH-Modelle. Je nach Anwendungsfall werden point estimates, Konfidenzintervalle oder Wahrscheinlichkeitsverteilungen geliefert.

Typischer Ablauf: Definieren des Problems, Sammeln und Aufbereiten von Daten, Merkmals-Engineering, Modellwahl und Training, Validierung (einschließlich zeitlicher Trennung bei Zeitreihendaten) sowie Interpretation, Implementierung und Monitoring.

Die Bewertung erfolgt mit Kennzahlen wie RMSE, MAE, R^2, Brier-Score oder AUC, sowie Kalibrierung und Stabilität der Vorhersagen. Zentrale Herausforderungen sind Datenqualität, fehlende Werte, Verzerrungen, Overfitting, Modelltransparenz, Drift über die Zeit sowie Datenschutz und Reproduzierbarkeit. Anwendungsfelder reichen vom Gesundheitswesen (z. B. Vorhersage von Krankenhausaufenthalten) über Finanzen, Energie, Verkehr bis zu Klima und Umwelt. Prognosemodellierung unterstützt Entscheidungen durch quantifizierte Risikoeinschätzungen und effizientere Ressourcenplanung.