pedvídatelností

Předvídatelnost je míra, s jakou lze budoucí stavy systému odhadnout na základě jeho minulého chování, dostupných dat a použitých modelů. Obecně zahrnuje jak intrinsicní nejistotu systému (náhodný či chaotický vývoj), tak epistemickou nejistotu vyplývající z omezených informací, šumu a omezených modelů. Předvídatelnost se liší napříč doménami a časovými škálami.

V kontextu determinismu se rozlišuje mezi systémy, jejichž zákony by teoreticky umožňovaly plnou predikci, a systémy se šumem nebo chaotickou dynamikou, u nichž malé odchylky v počátečních podmínkách vedou k rychlé ztrátě přesnosti (citlivost na počáteční podmínky). V praxi tedy bývá předvídatelnost omezená i u jednoduchých modelů, protože data jsou neúplná, modely zjednodušují realitu a měřící procesy přidávají šum.

Měřicí přístupy zahrnují entropii a informační míry, které spojují předvídatelnost s množstvím informace v procesu (např. Shannonova entropie). V praxi se předpovědi hodnotí pomocí různých ukazatelů kvality, jako jsou střední čtvercový nebo absolutní chyba (MSE, MAE), Brierovo skóre pro binární predikce a další. Vědecké a technické obory používají modely a metody od statistických a dynamických modelů po strojové učení a ensemble forecast, často s kvantifikací neurčitosti.

V praxi se předvídatelnost uplatňuje v meteorologii, ekonomii, epidemiologii, dopravě a designu uživatelských systémů. Předvídatelnost bývá také klíčová pro risk management a rozhodování. Omezení zahrnuje chaos, nestabilitu a nelineární interakce, které zhoršují dlouhodobé předpovědi, stejně jako limitovanou kvalitu dat a nesprávné nebo nedostatečné modely.