Page 130 - ЭКСПЕРТНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

Эксперты дают оценки либо в виде (1.1), как в России, либо в
виде (1.9), как в США и Канаде. Если, например, эксперта спраши­
вают: «Какая погода будет ровно через неделю?», он может ответить
так: «По-видимому, ровно через неделю будет теплый день», т.е.
оценка вида (1.1), либо так: «С 80% уверенностью я считаю, что бу­
дет теплый день», т.е. оценка вида (1.9). Вербальный ответ, вообще
говоря, более надежен, принимая во внимание, во-первых, что теп­
лый день —нечеткое понятие, и, во-вторых, что мы недостаточно хо­
рошо понимаем пока динамику изменений погоды. С другой стороны,
второй ответ более информативен.

Идея взвешенных прогнозов погоды рассматривалась В. Куком
еще в 1906 г. и постепенно была развита в концепцию вероятностно­
го прогноза, сначала применявшуюся изредка, но сейчас уже обще­
употребительную в таких странах, как США, Канада [138].

По мнению Шеридана и Ферелла, одна из важнейших, но ка­
верзных проблем является определение точности прогнозов, выра­
женных в такой форме [105]. Так, например, если ежедневно пред­
сказывать ясную погоду в Туксоне (штат Аризона), то такой прогноз
будет правилен в 86% случаев. Предсказание 86% вероятности яс­
ной погоды соответствует долговременным средним данным и в этом
смысле абсолютно правильно. Но, конечно, оно не указывает на вы­
сокую точность экспертного прогноза специалиста.

Попытка обойти эту трудность была предпринята в работе А.
Мэрфи и Р. Винклера [164], когда для определения качества прогно­
зов погоды учитывали, как способность метеоролога распознать до­
стоверные условия, так и соответствие между вероятностью, указан-
нои в прогнозе, и наблюдавшейся частотой выпадения осадков.

Другим примером оценок вида (1.9) являются используемые в
базе данных экспертной системы МИЦИН логические (условные)
связки с указанием вероятности их осуществления [141].

Оценки вида (2 .9 ).
Оценки вида (2.9) рассматриваются, например, в работе [92].
«Представим себе, —пишет Ю.Н. Тюрин, —что на допустимом мно­
жестве классификаций данного конечного множества объектов рас­
пределена вероятность».