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Wahrscheinlichkeitsvorhersage

Wahrscheinlichkeitsvorhersage bezeichnet eine Form der Vorhersage, die die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ereignisses angibt, statt eine einzelne, deterministische Prognose zu liefern. Typischerweise wird sie als Wahrscheinlichkeitswert oder als Verteilung über mögliche Ergebnisse dargestellt, zum Beispiel eine 60-prozentige Chance auf Regen oder eine Verteilung der möglichen Temperaturen.

Die verbreitetste Methode ist die Ensemblevorhersage: Aus einer Gruppe modellierter Läufe ergibt sich eine Wahrscheinlichkeitsverteilung der

Anwendungsbereiche umfassen vor allem Meteorologie und Hydrologie, aber auch Finanzwesen, Epidemiologie, Energie- und Risikomanagement. In der

Güte probabilistischer Vorhersagen wird mit Kennzahlen wie dem Brier-Score, Reliability Diagram, ROC-AUC sowie mit der Schärfe

Historisch entwickelte sich die Wahrscheinlichkeitsvorhersage vor allem durch die Entwicklung von Ensemblemodellen in der Meteorologie seit

Vorteile sind verbesserte Risiko- und Entscheidungsunterstützung sowie die explizite Kommunikation von Unsicherheit. Herausforderungen bestehen in der

Ergebnisse.
Durch
Kalibrierung
und
statistische
Nachbearbeitung,
etwa
EMOS
(Ensemble
Model
Output
Statistics)
oder
BMA
(Bayesian
Model
Averaging),
lässt
sich
die
Zuverlässigkeit
der
Wahrscheinlichkeiten
verbessern.
Alternative
Ansätze
nutzen
direkte
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
aus
Bayes-Modellen
oder
anderen
statistischen
Verfahren.
Meteorologie
dient
die
Wahrscheinlichkeitsvorhersage
der
Quantifizierung
der
Unsicherheit;
typische
Beispiele
sind
Niederschlagswahrscheinlichkeit,
Wahrscheinlichkeiten
extremer
Temperaturen
oder
Unwetterereignisse.
der
Verteilung
beurteilt.
Zentrale
Konzepte
sind
Kalibrierung
(Übereinstimmung
von
Wahrscheinlichkeiten
und
beobachteten
Relative
Frequenzen)
und
Schärfe
(Ausmaß
der
Konzentration
der
Wahrscheinlichkeitsmassen).
den
1990er
Jahren,
unterstützt
durch
zunehmende
Rechenleistung
und
Datenassimilation.
klaren
Vermittlung
von
Wahrscheinlichkeiten,
der
Interpretation
durch
Nicht-Fachpersonen,
und
der
Abhängigkeit
von
Modellqualität
sowie
der
Behandlung
seltener
Ereignisse.