การทำนาย

การทำนาย (จากภาษาละตินprae- ' ก่อน'และdictum ' สิ่งที่กล่าวไว้' ) ^[¹^]หรือการพยากรณ์คือข้อความเกี่ยวกับเหตุการณ์ในอนาคตหรือเกี่ยวกับข้อมูล ในอนาคต การทำนายมักจะขึ้นอยู่กับประสบการณ์หรือความรู้ของผู้พยากรณ์ แต่ก็ไม่เสมอไป ไม่มีข้อตกลงที่เป็นสากลเกี่ยวกับความแตกต่างที่แน่นอนระหว่าง "การทำนาย" และ " การประมาณค่า " ผู้เขียนและสาขาวิชาต่างๆ ให้ความหมาย ที่แตกต่าง กัน

เหตุการณ์ในอนาคตย่อมมีความไม่แน่นอนดังนั้นจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะรับประกันข้อมูลที่ถูกต้องแม่นยำเกี่ยวกับอนาคต การทำนายอาจเป็นประโยชน์ในการช่วยวางแผนเกี่ยวกับความเป็นไปได้ต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้น

ความคิดเห็น

ในความหมายที่ไม่ใช่เชิงสถิติ คำว่า "การทำนาย" มักถูกใช้เพื่อหมายถึงการคาดเดาหรือความคิดเห็นที่มีข้อมูลรองรับ

การคาดการณ์ประเภทนี้อาจได้รับข้อมูลจากการใช้เหตุผลแบบอนุมานการใช้เหตุผลแบบอุปมาน การใช้เหตุผลแบบนิรนัยและประสบการณ์ ของผู้ คาดการณ์ และอาจมีประโยชน์หากผู้คาดการณ์เป็นผู้ที่มีความรู้ในสาขานั้น^{[ 2 ]}

วิธีการเดลฟีเป็นเทคนิคในการดึงเอาการคาดการณ์โดยอาศัยการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญออกมาอย่างเป็นระบบ การคาดการณ์ประเภทนี้อาจถูกมองว่าสอดคล้องกับเทคนิคทางสถิติในแง่ที่ว่า อย่างน้อยที่สุด "ข้อมูล" ที่ใช้คือประสบการณ์ทางปัญญา ของผู้เชี่ยวชาญที่ทำการคาดการณ์ ซึ่งก่อให้เกิด"เส้นโค้งความน่าจะเป็น" ที่เข้าใจได้ง่าย

สถิติ

ในทางสถิติการทำนายเป็นส่วนหนึ่งของการอนุมานทางสถิติแนวทางเฉพาะอย่างหนึ่งในการอนุมานดังกล่าวเรียกว่าการอนุมานเชิงทำนายแต่การทำนายสามารถดำเนินการได้ภายในแนวทางต่างๆ ของการอนุมานทางสถิติ อันที่จริง คำอธิบายที่เป็นไปได้ประการหนึ่งของสถิติคือ สถิติเป็นวิธีการถ่ายทอดความรู้เกี่ยวกับตัวอย่างของประชากรไปยังประชากรทั้งหมด และไปยังประชากรอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งไม่จำเป็นต้องเหมือนกับการทำนายเมื่อเวลาผ่านไป เมื่อข้อมูลถูกถ่ายทอดข้ามเวลา มักจะไปยังจุดเวลาที่เฉพาะเจาะจง กระบวนการนี้เรียกว่าการพยากรณ์ [ ^{3 ] การ}พยากรณ์มักต้องใช้ วิธี อนุกรมเวลาในขณะที่การทำนายมักจะดำเนินการกับข้อมูลภาคตัดขวาง

เทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการทำนาย ได้แก่การถดถอยและหมวดหมู่ย่อยต่างๆ เช่นการถดถอยเชิงเส้นโมเดลเชิงเส้นทั่วไป ( การถดถอยโลจิสติก การถดถอยปัวซอง การถดถอยโพรบิต ) เป็นต้นในกรณีของการพยากรณ์ สามารถใช้โมเดล ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอัตถารีเก รสซีฟ และ โมเดล อัตถารีเกรสซีฟเวกเตอร์ได้ เมื่อนำวิธีการถดถอยหรือการเรียนรู้ของเครื่องแบบ ทั่วไปเหล่านี้และ/หรือที่เกี่ยวข้องไป ใช้ในเชิงพาณิชย์ สาขานี้จะเรียกว่าการวิเคราะห์เชิงทำนาย^{[ 4 ]}

ในการใช้งานหลายอย่าง เช่น การวิเคราะห์อนุกรมเวลา สามารถประมาณแบบจำลองที่สร้างการสังเกตได้ หากแบบจำลองสามารถแสดงเป็นฟังก์ชันการถ่ายโอนหรือในแง่ของพารามิเตอร์ปริภูมิสถานะ ก็สามารถคำนวณค่าประมาณข้อมูลที่เรียบ กรอง และทำนายได้ หากแบบจำลองการสร้างพื้นฐานเป็นเชิงเส้น ก็ สามารถใช้ ตัวกรอง Kalman ที่มีความแปรปรวนต่ำสุด และตัวปรับเรียบที่มีความแปรปรวนต่ำสุดเพื่อกู้คืนข้อมูลที่สนใจจากการวัดที่มีสัญญาณรบกวน เทคนิคเหล่านี้อาศัยตัวทำนายล่วงหน้าหนึ่งขั้นตอน (ซึ่งลดความแปรปรวนของข้อผิดพลาดในการทำนาย ) เมื่อแบบจำลองการสร้างไม่เป็นเชิงเส้น ก็สามารถใช้การทำให้เป็นเชิงเส้นทีละขั้นตอนภายในตัวกรอง Kalman แบบขยายและการเรียกซ้ำของตัวปรับเรียบได้ อย่างไรก็ตาม ในกรณีที่ไม่เป็นเชิงเส้น การรับประกันประสิทธิภาพความแปรปรวนต่ำสุดที่เหมาะสมที่สุดจะไม่สามารถใช้ได้อีกต่อไป^{[ 5 ]}

ในการใช้การวิเคราะห์การถดถอยเพื่อการทำนาย จะมีการเก็บรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรที่จะทำนาย ซึ่งเรียกว่าตัวแปรตามหรือตัวแปรตอบสนอง และข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรหนึ่งตัวหรือมากกว่านั้นซึ่งค่าของตัวแปรเหล่านั้นคาดว่าจะส่งผลต่อตัวแปรตาม ซึ่งเรียกว่าตัวแปรอิสระหรือตัวแปรอธิบาย รูปแบบฟังก์ชันซึ่งมักจะเป็นเชิงเส้น จะถูกตั้งสมมติฐานสำหรับความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่คาดการณ์ไว้ และพารามิเตอร์ของฟังก์ชันจะถูกประมาณจากข้อมูล กล่าวคือ จะถูกเลือกเพื่อให้เหมาะสมที่สุดในการปรับฟังก์ชันที่กำหนดพารามิเตอร์แล้วให้เข้ากับข้อมูล นี่คือขั้นตอนการประมาณ สำหรับขั้นตอนการทำนาย ค่าของตัวแปรอธิบายที่ถือว่าเกี่ยวข้องกับค่าในอนาคต (หรือค่าปัจจุบันแต่ยังไม่ได้รับการสังเกต) ของตัวแปรตามจะถูกป้อนเข้าสู่ฟังก์ชันที่กำหนดพารามิเตอร์แล้วเพื่อสร้างการทำนายสำหรับตัวแปรตาม^{[ 6 ]}

การเรียนรู้ของเครื่องจักรและปัญญาประดิษฐ์

ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา การทำนายได้กลายเป็นภารกิจหลักใน การวิจัย การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้กำกับดูแล เช่นเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนต้นไม้ตัดสินใจและโครงข่ายประสาทเทียมได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายผลลัพธ์บนข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน โมเดลเหล่านี้ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในโดเมนต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติวิชั่นคอมพิวเตอร์สารสนเทศด้านสุขภาพและเทคโนโลยีทางการเงินการศึกษาล่าสุดได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของความสามารถในการตีความและความเป็นธรรมของโมเดล เนื่องจากผลการทำนายสามารถส่งผลต่อการตัดสินใจที่สำคัญในด้านการดูแลสุขภาพ กระบวนการยุติธรรมทางอาญา และนโยบายสาธารณะ^{[ 7 ]}

สามารถประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองได้อย่างเป็นกลางโดยใช้ชุดข้อมูลทดสอบที่แยกไว้ต่างหาก และสามารถเปรียบเทียบผลการทำนายกับค่าความจริงได้ด้วยแผนภาพความเท่าเทียมกัน (parity plot )

ศาสตร์

การคาดการณ์วัฏจักรสุริยะของนาซา ในปี 2004 ซึ่งไม่ถูกต้อง (โดยคาดการณ์ว่า วัฏจักรสุริยะที่ 24จะเริ่มต้นในปี 2007 และมีขนาดใหญ่กว่าวัฏจักรที่ 23) และการคาดการณ์ที่ปรับปรุงใหม่ในปี 2012 ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเริ่มต้นในปี 2010 และมีขนาดเล็กมาก

ในทางวิทยาศาสตร์ การทำนายคือข้อความที่แม่นยำและมักเป็นเชิงปริมาณ ซึ่งคาดการณ์สิ่งที่จะสังเกตได้ภายใต้เงื่อนไขเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ตามทฤษฎีแรงโน้มถ่วงหากแอปเปิลตกลงมาจากต้นไม้ มันจะเคลื่อนที่เข้าหาศูนย์กลางของโลกด้วยความเร่ง ที่กำหนดและคงที่ วิธีการ ทางวิทยาศาสตร์สร้างขึ้นจากการทดสอบข้อความที่เป็นผลลัพธ์เชิงตรรกะของทฤษฎีทางวิทยาศาสตร์ ซึ่งทำได้โดยผ่านการทดลอง ที่ทำซ้ำได้ หรือการศึกษาเชิงสังเกต

ทฤษฎีทางวิทยาศาสตร์ที่การคาดการณ์ขัดแย้งกับการสังเกตและหลักฐานจะถูกปฏิเสธ ทฤษฎีใหม่ที่สร้างการคาดการณ์ใหม่จำนวนมากสามารถได้รับการสนับสนุนหรือหักล้าง ได้ง่ายกว่า (ดูพลังในการคาดการณ์ ) แนวคิดที่ไม่มี การคาดการณ์ ที่ทดสอบได้มักถูกพิจารณาว่าไม่ใช่ส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ ( วิทยาศาสตร์เบื้องต้นหรือวิทยาศาสตร์ที่ยังไม่พัฒนา ) จนกว่าจะสามารถทำการคาดการณ์ที่ทดสอบได้

สมการ และแบบจำลอง ทางคณิตศาสตร์รวมถึงแบบจำลองคอมพิวเตอร์มักถูกนำมาใช้เพื่ออธิบายพฤติกรรมในอดีตและอนาคตของกระบวนการภายในขอบเขตของแบบจำลองนั้น ในบางกรณี สามารถทำนาย ความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ได้ แทนที่จะเป็นผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น ในสาขาฟิสิกส์ควอนตัมส่วน ใหญ่

ในไมโครโปรเซสเซอร์การคาดการณ์การแตกแขนงช่วยให้หลีกเลี่ยง การล้าง ไปป์ไลน์ที่คำสั่งแตกแขนงได้

ในงานวิศวกรรม รูปแบบความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นจะถูกคาดการณ์และป้องกันโดยการแก้ไขกลไกความล้มเหลวที่ก่อให้เกิดความล้มเหลวนั้น

การคาดการณ์และการพยากรณ์ที่แม่นยำ นั้นทำได้ยากมากในบางด้าน เช่นภัยพิบัติทางธรรมชาติโรคระบาดประชากรศาสตร์พลวัตของประชากรและอุตุนิยมวิทยา^{[ 8 ]}ตัวอย่างเช่น เป็นไปได้ที่จะคาดการณ์การเกิดวัฏจักรของดวงอาทิตย์แต่เวลาและขนาดที่แน่นอนนั้นยากกว่ามาก (ดูภาพด้านขวา)

ในวิศวกรรมวัสดุยังสามารถทำนายอายุการใช้งานของวัสดุด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ได้อีกด้วย^{[ 9 ]}

ใน วิทยาศาสตร์ การแพทย์ไบโอมาร์กเกอร์ที่ทำนายและพยากรณ์สามารถใช้ทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วยในการตอบสนองต่อการรักษาต่างๆ หรือความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ทางคลินิกได้^{[ 10 ]}

สมมติฐาน

วิทยาศาสตร์ที่ได้รับการยอมรับแล้วสามารถทำการทำนายที่เป็นประโยชน์ ซึ่งมักมีความน่าเชื่อถือและแม่นยำอย่างยิ่ง ตัวอย่างเช่นการเกิดสุริยุปราคาเป็นสิ่งที่ทำนายกันเป็นประจำ

ทฤษฎีใหม่ ๆ ทำนายสิ่งที่สามารถหักล้างได้ด้วยความเป็นจริง ตัวอย่างเช่น การทำนายโครงสร้างของผลึกในระดับอะตอมเป็นความท้าทายในการวิจัยในปัจจุบัน^{[ 11 ]}ในช่วงต้นศตวรรษที่ 20 ความเห็นพ้องทางวิทยาศาสตร์คือมีกรอบอ้างอิง สัมบูรณ์อยู่ ซึ่งได้รับชื่อว่าอีเธอร์เรืองแสง การมีอยู่ของกรอบสัมบูรณ์นี้ถือว่าจำเป็นต่อความสอดคล้องกับแนวคิดที่ว่าความเร็วของแสงคงที่การทดลองมิเชลสัน-มอร์ลีย์ อันโด่งดัง แสดงให้เห็นว่าการทำนายที่ได้จากแนวคิดนี้ไม่เป็นไปตามความเป็นจริง จึงเป็นการหักล้างทฤษฎีของกรอบอ้างอิงสัมบูรณ์ทฤษฎีสัมพัทธภาพพิเศษถูกเสนอโดยไอน์สไตน์เพื่ออธิบายความไม่สอดคล้องกันที่เห็นได้ชัดระหว่างความคงที่ของความเร็วของแสงและการไม่มีอยู่ของกรอบอ้างอิงพิเศษ กรอบอ้างอิงที่ต้องการ หรือกรอบอ้างอิงสัมบูรณ์

ทฤษฎีสัม พัทธภาพทั่วไปของอัลเบิร์ต ไอน์สไตน์นั้นทดสอบได้ยาก เนื่องจากไม่ก่อให้เกิดปรากฏการณ์ใดๆ ที่สังเกตได้ในระดับโลก อย่างไรก็ตาม ในฐานะที่เป็นหนึ่งในบททดสอบแรกๆ ของทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไปทฤษฎีนี้ได้ทำนายว่ามวลขนาดใหญ่ เช่นดาวฤกษ์จะทำให้แสงเบี่ยงเบน ซึ่งขัดแย้งกับทฤษฎีที่ยอมรับกันโดยทั่วไป และปรากฏการณ์นี้ก็ได้รับการสังเกตในสุริยุปราคาปี 1919

การแพทย์และการดูแลสุขภาพ

การแพทย์เชิงพยากรณ์

การแพทย์เชิงพยากรณ์เป็นสาขาการแพทย์ที่เกี่ยวข้องกับการทำนายความน่าจะเป็นของโรคและกำหนดมาตรการป้องกันเพื่อป้องกันโรคโดยสิ้นเชิงหรือลดผลกระทบต่อผู้ป่วยอย่างมีนัยสำคัญ (เช่น การป้องกันการเสียชีวิตหรือจำกัดความเจ็บป่วย ) ^{[ 12 ]}

แม้ว่าจะมีวิธีการทำนายโรคที่แตกต่างกันหลายวิธี เช่นจีโนมิกส์โปรตีโอมิกส์และไซโตมิกส์แต่พื้นฐานที่สุดของการทำนายโรคในอนาคตนั้นขึ้นอยู่กับพันธุกรรม ถึงแม้ว่าโปรตีโอมิกส์และไซโตมิกส์จะช่วยให้ตรวจพบโรคได้ตั้งแต่ระยะแรก แต่ส่วนใหญ่แล้วจะตรวจพบเครื่องหมายทางชีวภาพที่เกิดขึ้นแล้วเนื่องจากกระบวนการของโรคได้ เริ่มต้นขึ้น แล้วอย่างไรก็ตามการตรวจทางพันธุกรรม อย่างครอบคลุม (เช่น การใช้ดีเอ็นเออาร์เรย์หรือการจัดลำดับจีโนมทั้งหมด ) ช่วยให้สามารถประเมินความเสี่ยงของโรคได้หลายปีหรือหลายสิบปีก่อนที่โรคจะเกิดขึ้น หรือแม้กระทั่งว่าทารก ในครรภ์ที่แข็งแรง มีความเสี่ยงสูงที่จะเป็นโรคในวัยรุ่นหรือวัยผู้ใหญ่หรือไม่ บุคคลที่มีความเสี่ยงต่อโรคในอนาคตสามารถได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับวิถีชีวิตหรือยาเพื่อป้องกันโรคที่คาดการณ์ไว้ได้

แนวทางการตรวจทางพันธุกรรมในปัจจุบันที่ได้รับการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพไม่สนับสนุนการตรวจทางพันธุกรรมเพื่อการทำนายเพียงอย่างเดียวในผู้เยาว์จนกว่าพวกเขาจะมีความสามารถที่จะเข้าใจความเกี่ยวข้องของการคัดกรองทางพันธุกรรมเพื่อให้พวกเขาสามารถมีส่วนร่วมในการตัดสินใจว่าเหมาะสมสำหรับพวกเขาหรือไม่^{[ 13 ]}การคัดกรองทางพันธุกรรมของทารกแรกเกิดและเด็กในสาขาการแพทย์เชิงทำนายถือว่าเหมาะสมหากมีเหตุผลทางคลินิกที่น่าเชื่อถือที่จะทำเช่นนั้น เช่น ความพร้อมของการป้องกันหรือการรักษาในวัยเด็กที่จะป้องกันโรคในอนาคต

การพยากรณ์โรค

การพยากรณ์โรค ( ภาษากรีกโบราณ : πρόγνωσις 'รู้ล่วงหน้า, คาดการณ์'; พหูพจน์ : prognoses) เป็นศัพท์ทางการแพทย์ที่ใช้ในการทำนายโอกาสหรือการพัฒนาที่คาดหวังของโรครวมถึงว่าอาการและสัญญาณจะดีขึ้นหรือแย่ลง (และเร็วแค่ไหน) หรือคงที่เมื่อเวลาผ่านไป ความคาดหวังเกี่ยวกับคุณภาพชีวิตเช่น ความสามารถในการทำกิจกรรมประจำวัน ศักยภาพของภาวะแทรกซ้อนและปัญหาสุขภาพที่เกี่ยวข้อง และโอกาสในการอยู่รอด (รวมถึงอายุขัย) ^{[ 14 ]}^{[ 15 ]}การพยากรณ์โรคทำขึ้นบนพื้นฐานของแนวทางปกติของโรคที่ได้รับการวินิจฉัย สภาพร่างกายและจิตใจของผู้ป่วย การรักษาที่มีอยู่ และปัจจัยเพิ่มเติม^{[ 15 ]}การพยากรณ์โรคที่สมบูรณ์จะรวมถึงระยะเวลาที่คาดหวัง การทำงาน และคำอธิบายของแนวทางของโรค เช่น การเสื่อมถอยอย่างต่อเนื่อง วิกฤตการณ์เป็นระยะ หรือวิกฤตการณ์ที่เกิดขึ้นอย่างกะทันหันและคาดเดาไม่ได้^{[ 16 ]}

เมื่อนำไปใช้กับประชากรทางสถิติ ขนาดใหญ่ การประมาณการพยากรณ์โรคสามารถมีความแม่นยำมาก ตัวอย่างเช่น ข้อความที่ว่า "45% ของผู้ป่วยที่มีภาวะช็อกจากการติดเชื้อ รุนแรง จะเสียชีวิตภายใน 28 วัน" สามารถกล่าวได้อย่างมั่นใจ เนื่องจากงานวิจัยก่อนหน้านี้พบว่าสัดส่วนของผู้ป่วยที่เสียชีวิตเป็นเช่นนี้ ข้อมูลทางสถิตินี้ไม่สามารถนำไปใช้กับการพยากรณ์โรคสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายได้ เนื่องจากปัจจัยเฉพาะของผู้ป่วยสามารถเปลี่ยนแปลงแนวทางการดำเนินของโรคที่คาดการณ์ไว้ได้อย่างมาก จำเป็นต้องมีข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อพิจารณาว่าผู้ป่วยอยู่ในกลุ่ม 45% ที่จะเสียชีวิต หรือกลุ่ม 55% ที่รอดชีวิต^{[ 17 ]}

กฎการทำนายทางคลินิก

กฎการทำนายทางคลินิกหรือการประเมินความน่าจะเป็นทางคลินิกจะระบุวิธีการใช้สัญญาณทางการแพทย์อาการและการค้นพบอื่นๆ เพื่อประเมินความน่าจะเป็นของโรคหรือผลลัพธ์ทางคลินิกที่เฉพาะเจาะจง^{[ 18 ]}

แพทย์มีความยากลำบากในการประเมินความเสี่ยงของโรค โดยมักจะประเมินสูงเกินไป^{[ 19 ]}อาจเนื่องมาจากอคติทางความคิด เช่นความผิดพลาดของอัตราพื้นฐานซึ่งทำให้ความเสี่ยงของผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์ถูกประเมินสูงเกินไป

การเงิน

แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของ พฤติกรรม ตลาดหุ้น (และพฤติกรรมทางเศรษฐกิจโดยทั่วไป) ก็ไม่น่าเชื่อถือในการทำนายพฤติกรรมในอนาคตเช่นกัน สาเหตุหนึ่งก็คือ เหตุการณ์ทางเศรษฐกิจอาจเกิดขึ้นในระยะเวลาหลายปี และโลกก็เปลี่ยนแปลงไปในช่วงเวลาเดียวกัน ทำให้ข้อมูลในอดีตไม่เกี่ยวข้องกับปัจจุบัน ดังนั้นจึงมีข้อมูลในอดีตที่เกี่ยวข้องน้อยมาก (ประมาณ 1 จุด) ที่สามารถนำมาคาดการณ์อนาคตได้ นอกจากนี้ โดยทั่วไปเชื่อกันว่าราคาหุ้นในตลาดหลักทรัพย์ได้คำนึงถึงข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่แล้วในการทำนายอนาคต และการเคลื่อนไหวที่เกิดขึ้นในภายหลังจึงต้องเป็นผลมาจากเหตุการณ์ที่คาดไม่ถึง ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นเรื่องยากมากสำหรับนักลงทุนในตลาดหุ้นที่จะคาดการณ์หรือทำนายการพุ่งขึ้นหรือตกต่ำของตลาดหุ้นในทางตรงกันข้าม การพยากรณ์แนวโน้มทางเศรษฐกิจ ในวงกว้าง มักมีความแม่นยำกว่าการทำนายผลตอบแทนของหุ้นจริง การวิเคราะห์ดังกล่าวจัดทำโดยทั้งกลุ่มที่ไม่แสวงหาผลกำไรและสถาบันเอกชนที่แสวงหาผลกำไร

มีการพบความสัมพันธ์บางอย่างระหว่างการเคลื่อนไหวจริงของตลาดหุ้นและข้อมูลการคาดการณ์จากกลุ่มขนาดใหญ่ในการสำรวจและเกมทำนายผล

นักคณิตศาสตร์ประกันภัยใช้หลักวิทยาศาสตร์ประกันภัยในการประเมินและคาดการณ์ความเสี่ยง ทางธุรกิจในอนาคต เพื่อที่จะสามารถลด ความเสี่ยงเหล่านั้นได้ ตัวอย่างเช่น ในธุรกิจประกันภัยนักคณิตศาสตร์ประกันภัยจะใช้ตารางอายุขัย (ซึ่งรวมถึงประสบการณ์ในอดีตเกี่ยวกับอัตราการเสียชีวิต และบางครั้งก็รวมถึงการประมาณแนวโน้มในอนาคต) เพื่อคาดการณ์อายุขัยเฉลี่ย

กีฬา

การทำนายผลการแข่งขันกีฬาเป็นธุรกิจที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำนายผลการแข่งขันจะใช้สูตรทางคณิตศาสตร์ โมเดลจำลอง หรือการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ต่างๆ ในการทำนายผลการแข่งขัน ในอดีต นักพนันกีฬาชื่อดังอย่างจิมมี่ เดอะ กรีคเชื่อกันว่าพวกเขามีข้อมูลที่ทำให้ได้เปรียบ ข้อมูลเหล่านั้นมีตั้งแต่เรื่องส่วนตัว เช่น การพนันหรือการดื่มสุรา ไปจนถึงอาการบาดเจ็บที่ไม่เปิดเผย อะไรก็ตามที่อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของนักกีฬาในสนาม

ช่วงเวลาที่ผ่านมาได้เปลี่ยนวิธีการทำนายผลกีฬา การทำนายในปัจจุบันมักประกอบด้วยสองแนวทางที่แตกต่างกัน ได้แก่ การเล่นตามสถานการณ์และแบบจำลองตามสถิติ การเล่นตามสถานการณ์นั้นวัดได้ยากกว่ามากเพราะมักเกี่ยวข้องกับแรงจูงใจของทีม แดน กอร์ดอน ผู้เชี่ยวชาญด้านการกำหนดอัตราต่อรอง เขียนว่า "หากไม่มีความได้เปรียบทางอารมณ์ในเกม นอกเหนือจากมูลค่าในราคาต่อรองแล้ว ฉันจะไม่วางเงินเดิมพันในเกมนั้น" ^{[ 20 ]} การเล่นประเภทนี้ประกอบด้วย: การเดิมพันทีมรองบ่อนในบ้าน การเดิมพันสวนทางกับผู้ชนะในคืนวันจันทร์หากพวกเขาเป็นทีมเต็งในสัปดาห์หน้า การเดิมพันทีมรองบ่อนในเกม "มองไปข้างหน้า" เป็นต้น เมื่อการเล่นตามสถานการณ์เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายมากขึ้น การเล่นเหล่านี้ก็จะมีประโยชน์น้อยลงเพราะจะส่งผลกระทบต่อวิธีการกำหนดราคาต่อรอง

การใช้เทคโนโลยีอย่างแพร่หลายทำให้เกิดระบบการพนันกีฬา ที่ทันสมัยมากขึ้น ระบบเหล่านี้โดยทั่วไปเป็นอัลกอริทึมและแบบจำลองการจำลองที่อิงตามการวิเคราะห์การถดถอยเจฟฟ์ ซาการินนักสถิติกีฬา ได้ดึงดูดความสนใจให้กับกีฬาโดยการเผยแพร่ผลลัพธ์ของแบบจำลองของเขาใน USA Today ปัจจุบันเขาได้รับค่าจ้างเป็นที่ปรึกษาจากดัลลัส แมฟเวอริกส์สำหรับคำแนะนำเกี่ยวกับไลน์อัพและการใช้ระบบ Winval ของเขา ซึ่งประเมินผู้เล่นอิสระ ไบ รอัน เบิร์กอดีต นักบินรบ ของกองทัพเรือที่ผันตัวมาเป็นนักสถิติกีฬา ได้เผยแพร่ผลลัพธ์ของการใช้การวิเคราะห์การถดถอยเพื่อทำนายผลการแข่งขัน NFL ^{[ 21 ]}เคน โพเมอรอยได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญชั้นนำด้านสถิติบาสเกตบอลระดับวิทยาลัย เว็บไซต์ของเขามี College Basketball Ratings ซึ่งเป็นระบบสถิติแบบอิงตามจังหวะ นักสถิติบางคนมีชื่อเสียงมากจากการมีระบบการทำนายที่ประสบความสำเร็จ แดร์เขียนว่า "อัตราต่อรองที่มีประสิทธิภาพสำหรับการพนันกีฬาและการแข่งม้าเป็นผลโดยตรงจากการตัดสินใจของมนุษย์ และดังนั้นจึงอาจแสดงข้อผิดพลาดที่สม่ำเสมอได้" ^{[ 22 ]} แตกต่างจากเกมอื่นๆ ที่นำเสนอในคาสิโน การทำนายในเหตุการณ์กีฬาอาจทั้งมีเหตุผลและสม่ำเสมอ

ในยุคปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกีฬาที่ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวาง เช่น ฟุตบอลและบาสเกตบอล สถิติการแข่งขันและผู้เล่น รวมถึงข้อมูลทีมและลีก ได้พัฒนาไปสู่ศาสตร์ที่แท้จริงแล้ว การใช้พารามิเตอร์มากมาย เช่น ผลการแข่งขันในอดีตและผลงานของผู้เล่นแต่ละคน ทำให้สามารถสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำสูงได้ ปัจจุบันมีระบบที่เป็นที่รู้จักกันดีซึ่งทำการศึกษาทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับการคาดการณ์ฟุตบอลโดยได้รับการสนับสนุนจากคณิตศาสตร์ขั้นสูงและปัญญาประดิษฐ์ หนึ่งในระบบเหล่านั้นคือSoccerseerซึ่งสามารถสร้างการคาดการณ์ที่มีความแม่นยำสูงอย่างน่าทึ่ง

โมเดลขั้นสูงอื่นๆ ได้แก่ โมเดลที่อิงตามเครือข่ายเบย์เซียน ซึ่งเป็นโมเดลความน่าจะเป็นเชิงสาเหตุที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยงและการสนับสนุนการตัดสินใจ Constantinou และคณะ^{[ 23 ]}^{[ 24 ]}ได้พัฒนาโมเดลสำหรับการทำนายผลการแข่งขันฟุตบอลโดยอาศัย แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ประเภทนี้ ^{[ 25 ]}สิ่งที่ทำให้โมเดลเหล่านี้น่าสนใจคือ นอกจากการพิจารณาข้อมูลในอดีตที่เกี่ยวข้องแล้ว ยังรวมเอาปัจจัยเชิงอัตวิสัยที่ไม่ชัดเจนทั้งหมด เช่น ความพร้อมของผู้เล่นหลัก ความเหนื่อยล้าของทีม แรงจูงใจของทีม และอื่นๆ เข้าไว้ด้วย โมเดลเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถคาดเดาสิ่งต่างๆ ที่ไม่มีข้อเท็จจริงที่แน่ชัดได้ จากนั้นข้อมูลเพิ่มเติมนี้จะถูกนำมารวมกับข้อเท็จจริงในอดีตเพื่อทำการทำนายผลการแข่งขันในอนาคตใหม่ ผลลัพธ์เบื้องต้นจากการสร้างแบบจำลองเหล่านี้เป็นที่น่าพอใจ เนื่องจากแสดงให้เห็นถึงผลกำไรที่สม่ำเสมอเมื่อเทียบกับอัตราต่อรองของตลาดที่เผยแพร่

ปัจจุบันการพนันกีฬาเป็นธุรกิจขนาดใหญ่ มีเว็บไซต์ (ระบบ) มากมายควบคู่ไปกับเว็บไซต์การพนัน ซึ่งให้คำแนะนำหรือการคาดการณ์สำหรับเกมในอนาคต เว็บไซต์คาดการณ์เหล่านี้บางแห่ง (ผู้ให้คำแนะนำ) อาศัยการคาดการณ์ของมนุษย์ แต่บางแห่งใช้ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ ซึ่งบางครั้งเรียกว่าหุ่นยนต์คาดการณ์หรือบอท บอทคาดการณ์อาจใช้ข้อมูลและอัลกอริทึมที่แตกต่างกัน และด้วยเหตุนี้ความแม่นยำจึงอาจแตกต่างกันไป

สังคมศาสตร์

การทำนายในสาขาสังคมศาสตร์ที่ไม่เกี่ยวข้องกับเศรษฐศาสตร์นั้นแตกต่างจากวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ และรวมถึงวิธีการทางเลือกมากมาย เช่น การคาดการณ์แนวโน้ม การพยากรณ์ การสร้างสถานการณ์จำลอง และการสำรวจแบบเดลฟี บริษัทน้ำมันเชลล์เป็นที่รู้จักกันดีเป็นพิเศษในด้านกิจกรรมการสร้างสถานการณ์จำลอง

เหตุผลหนึ่งที่ทำให้การทำนายทางสังคมมีความแปลกประหลาดก็คือ ในสังคมศาสตร์นั้น “ผู้ทำนายเป็นส่วนหนึ่งของบริบททางสังคมที่พวกเขากำลังพยายามทำนาย และอาจมีอิทธิพลต่อบริบทนั้นในกระบวนการ” ^{[ 26 ]}ผลที่ตามมาคือ การทำนายทางสังคมอาจกลายเป็นการทำลายตัวเองได้ ตัวอย่างเช่น การคาดการณ์ว่าประชากรจำนวนมากจะติดเชื้อเอชไอวีโดยอิงจากแนวโน้มที่มีอยู่ อาจทำให้ผู้คนหลีกเลี่ยงพฤติกรรมเสี่ยงมากขึ้น และลดอัตราการติดเชื้อเอชไอวีลง ทำให้การคาดการณ์นั้นไม่ถูกต้อง (ซึ่งอาจถูกต้องหากไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะ) หรือ การคาดการณ์ว่าความปลอดภัยทางไซเบอร์จะกลายเป็นปัญหาสำคัญ อาจทำให้องค์กรต่างๆ นำมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์มาใช้มากขึ้น จึงเป็นการจำกัดปัญหาดังกล่าว^{[ 26 ]}

ในทางการเมืองเป็นเรื่องปกติที่จะพยายามทำนายผลการเลือกตั้งโดยใช้ เทคนิค การพยากรณ์ทางการเมือง (หรือประเมินความนิยมของนักการเมือง ) ผ่านการสำรวจความคิดเห็นเกมการทำนายถูกนำมาใช้โดยหลายบริษัทและรัฐบาลเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากที่สุดของเหตุการณ์ในอนาคต

คำพยากรณ์

ตั้งแต่สมัยโบราณจนถึงปัจจุบัน มีการทำนายเกิดขึ้นบ่อยครั้งโดยใช้วิธีเหนือธรรมชาติหรือสิ่งลึลับเช่นการพยากรณ์หรือการสังเกตลางบอกเหตุวิธีการต่างๆ เช่นการดูน้ำ การ ดูดวง การ คำนวณ ตัวเลข การดูดวง ชะตาการ ตีความ ความฝันและการทำนาย รูปแบบอื่นๆ อีกมากมาย ถูกนำมาใช้เป็นเวลานับพันปีเพื่อพยายามทำนายอนาคต วิธีการทำนายเหล่านี้ยังไม่ได้รับการพิสูจน์โดยการทดลองทางวิทยาศาสตร์

ในวรรณกรรม นิมิตและคำพยากรณ์เป็นกลวิธีการเขียนที่ใช้เพื่อนำเสนอเหตุการณ์ในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นได้ นิมิตหมายถึงสิ่งที่บุคคลเห็นเกิดขึ้น เช่น หนังสือวิวรณ์ในพันธสัญญาใหม่ใช้ภาพนิมิตเป็นกลวิธีการเขียนในแง่นี้ ส่วนคำพยากรณ์หรือวรรณกรรมเชิงพยากรณ์นั้น หมายถึงสิ่งที่บุคคลเล่าในเทศน์หรือในที่สาธารณะ

การทำนายคือความพยายามที่จะได้รับความเข้าใจในคำถามหรือสถานการณ์โดยผ่านกระบวนการหรือพิธีกรรมที่เป็นมาตรฐานทางไสยศาสตร์^{[ 27 ]}มันเป็นส่วนสำคัญของเวทมนตร์และถูกใช้ในรูปแบบต่างๆ มานานหลายพันปี ผู้ทำนายจะตรวจสอบการตีความว่าผู้ถามควรดำเนินการอย่างไรโดยการอ่านสัญญาณ เหตุการณ์ หรือลางบอกเหตุหรือผ่านการติดต่อกับ สิ่ง เหนือธรรมชาติซึ่งส่วนใหญ่มักถูกอธิบายว่าเป็นเทวดาหรือพระเจ้า แม้ว่าคริสเตียนและชาวยิวจะมองว่าเป็นเทวดาตกสวรรค์หรือปีศาจก็ตาม^{[ 28 ]}

ปัญญาประดิษฐ์ในโหราศาสตร์

ในศตวรรษที่ 21 โหราศาสตร์ได้เข้ามาเกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องจักรมากขึ้นเรื่อยๆ งานวิจัยทางวิชาการได้สำรวจการใช้แบบจำลอง AI สำหรับการทำนายทางโหราศาสตร์^{[ 29 ]} ในขณะที่สื่อต่างๆ ได้สังเกตเห็นการเพิ่มขึ้นของสตาร์ทอัพและแอป "astro-tech" ที่ใช้แชทบอทและแบบจำลองอัลกอริทึมเพื่อส่งมอบการอ่านแบบเฉพาะบุคคล^{[ 30 ]}^{[ 31 ]}^{[ 32 ]}

ตัวอย่างเช่น แชทบอทโหราศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่นKundliGPTซึ่งใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างแผนภูมิเกิดและตอบคำถามของผู้ใช้^{[ 33 ]}

นิยาย

วรรณกรรม (โดยเฉพาะแฟนตาซีการทำนายและนิยายวิทยาศาสตร์) มักมีตัวอย่างของการทำนายที่เกิดขึ้นจากวิธีการที่ไม่ธรรมดา นิยายวิทยาศาสตร์ในอดีต ได้ ทำนาย เทคโนโลยีสมัยใหม่ต่างๆ ไว้มากมาย

ในวรรณกรรมแฟนตาซี การทำนายมักได้มาจากการใช้เวทมนตร์หรือคำพยากรณ์บางครั้งก็อ้างอิงถึงประเพณีเก่าแก่ ตัวอย่างเช่น ในเรื่องThe Lord of the Ringsของเจ.อาร์.อาร์. โทลคีนตัวละครหลายตัวมีความตระหนักถึงเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต บางครั้งในรูปแบบของคำพยากรณ์ บางครั้งในรูปแบบของ 'ความรู้สึก' ที่คลุมเครือ ตัวละครกาลาดริเอลยังใช้ 'กระจก' น้ำเพื่อแสดงภาพต่างๆ ซึ่งบางครั้งเป็นภาพเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

ในเรื่องสั้นบางเรื่องของฟิลิป เค. ดิก มนุษย์กลายพันธุ์ที่เรียกว่า พรีค็อกสามารถมองเห็นอนาคตได้ (ตั้งแต่ไม่กี่วันไปจนถึงหลายปี) ในเรื่องThe Golden Manมนุษย์กลายพันธุ์ที่มีความสามารถพิเศษสามารถทำนายอนาคตได้ในระยะเวลาไม่จำกัด (สันนิษฐานว่าจนถึงวันที่เขาตาย) และด้วยเหตุนี้จึงกลายเป็นสิ่งที่ไม่ใช่มนุษย์โดยสิ้นเชิง กลายเป็นสัตว์ที่เดินตามเส้นทางที่ทำนายไว้โดยอัตโนมัติ พรีค็อกยังมีบทบาทสำคัญในเรื่องสั้นอีกเรื่องหนึ่งของดิก คือThe Minority Reportซึ่งสตีเวน สปีลเบิร์กนำ ไปสร้างเป็น ภาพยนตร์ในปี 2002

ในนวนิยาย ชุด Foundationของไอแซค อาสิมอฟนักคณิตศาสตร์คนหนึ่งค้นพบว่าเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ (ในระดับรายละเอียดบางส่วน) สามารถจำลองได้ทางทฤษฎีโดยใช้สมการ และจากนั้นก็ใช้เวลาหลายปีในการพยายามนำทฤษฎีนั้นไปใช้ในทางปฏิบัติ วิทยาศาสตร์แขนงใหม่ที่เรียกว่าจิตวิทยาประวัติศาสตร์ (psychohistory)ซึ่งก่อตั้งขึ้นจากความสำเร็จของเขา สามารถจำลองประวัติศาสตร์และคาดการณ์ปัจจุบันไปสู่อนาคตได้

ใน ภาคต่อของ Dune ที่เขียนโดย แฟรงค์ เฮอร์เบิร์ตซึ่งตีพิมพ์ในปี 1965 ตัวละครของเขาต้องเผชิญกับผลกระทบจากการที่สามารถมองเห็นอนาคตที่เป็นไปได้และเลือกอนาคตเหล่านั้นได้ เฮอร์เบิร์ตมองว่านี่เป็นกับดักแห่งความหยุดนิ่ง และตัวละครของเขาจึงเดินตามเส้นทางที่เรียกว่า " เส้นทางทองคำ " เพื่อหลุดพ้นจากกับดักนั้น

ใน นวนิยายเรื่อง The Left Hand of DarknessของUrsula K. Le Guinมนุษย์ต่างดาวที่อาศัยอยู่บนดาวเกเธนได้เชี่ยวชาญศิลปะแห่งการทำนาย และสามารถสร้างข้อมูลเกี่ยวกับเหตุการณ์ในอดีต ปัจจุบัน หรืออนาคตได้ตามคำขอ ในเรื่องนี้ การทำนายเป็นเพียงกลไกเล็กๆ ในเนื้อเรื่องเท่านั้น

บทกวี

สำหรับชาวโบราณ การทำนาย คำพยากรณ์ และบทกวีมักเกี่ยวพันกัน^{[ 34 ]} คำพยากรณ์ถูกถ่ายทอดเป็นบทกวี และคำว่ากวีในภาษาละตินคือ “vates” หรือผู้พยากรณ์^{[ 34 ]}ทั้งกวีและผู้พยากรณ์ต่างอ้างว่าได้รับแรงบันดาลใจจากพลังภายนอก ในวัฒนธรรมร่วมสมัย การเปิดเผยทางเทววิทยาและบทกวีมักถูกมองว่าแตกต่างกัน และบ่อยครั้งก็ถูกมองว่าตรงกันข้ามกันด้วยซ้ำ แต่ทั้งสองก็ยังคงถูกเข้าใจร่วมกันในฐานะที่เป็นสิ่งที่เกื้อกูลกันในต้นกำเนิด จุดมุ่งหมาย และวัตถุประสงค์^{[ 35 ]}

ดูเพิ่มเติม

ความคาดหวัง – การคาดการณ์ว่าเหตุการณ์หรือผลลัพธ์ในอนาคตมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น
การพยากรณ์ – การคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่
การศึกษาอนาคต – การศึกษาเกี่ยวกับการคาดการณ์อนาคตที่เป็นไปได้
ลางบอกเหตุ – ปรากฏการณ์ที่ทำนายอนาคต
ออราเคิล – ผู้ให้คำทำนายหรือข้อมูลเชิงลึก
ความสามารถในการคาดการณ์ – ระดับที่สามารถคาดการณ์สถานะของระบบได้อย่างถูกต้อง
ตลาดการทำนายผล – แพลตฟอร์มสำหรับการเดิมพันเหตุการณ์ต่างๆ
การสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์ – รูปแบบหนึ่งของการสร้างแบบจำลองที่ใช้สถิติในการทำนายผลลัพธ์
การพยากรณ์โรค – ศัพท์ทางการแพทย์ที่ใช้อธิบายแนวโน้มการเกิดโรค
การพยากรณ์ – สาขาวิชาวิศวกรรม
การพยากรณ์โดยใช้กลุ่มอ้างอิง – วิธีการทำนายอนาคต
การวิเคราะห์การถดถอย – ชุดกระบวนการทางสถิติสำหรับการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ
การทดลองทางความคิด – สถานการณ์สมมติ
การประมาณแนวโน้ม – เทคนิคทางสถิติเพื่อช่วยในการตีความข้อมูล

เชิงอรรถ

^ "ทำนาย" . พจนานุกรมภาษาอังกฤษฉบับออกซ์ฟอร์ด (ฉบับออนไลน์). สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยออกซ์ฟอร์ด.(ต้องสมัครสมาชิกหรือเป็นสมาชิกของสถาบันที่เข้าร่วมโครงการ )
^ ซิลเวอร์, เนท (2012). สัญญาณและเสียงรบกวน: ทำไมการทำนายจำนวนมากจึงล้มเหลว แต่บางการทำนายก็ไม่ล้มเหลวนิวยอร์ก: สำนักพิมพ์เพนกวินISBN 978-1-59420-411-1.
^ Cox, DR (2006). หลักการอนุมานทางสถิติ . สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์. ISBN 978-0-521-68567-2.
^ Siegel, Eric (2013). การวิเคราะห์เชิงทำนาย: พลังในการทำนายว่าใครจะคลิก ซื้อ โกหก หรือตายโฮโบเคน รัฐนิวเจอร์ซีย์: John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-35685-2.
^ Julier, SJ; Uhlmann, JK (2004). "การกรองแบบไร้กลิ่นและการประมาณค่าแบบไม่เชิงเส้น" Proceedings of the IEEE . 92 (3): 401– 422. Bibcode : 2004IEEEP..92..401J . CiteSeerX 10.1.1.136.6539 . doi : 10.1109/jproc.2003.823141 . S2CID 9614092 .
^ฟ็อกซ์, จอห์น (2016). การวิเคราะห์การถดถอยประยุกต์และแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป (ฉบับที่สาม). ลอนดอน: เซจ. ISBN 978-1-4522-0566-3.
^ Rudin, Cynthia (2019). "หยุดอธิบายโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบกล่องดำสำหรับการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง และหันมาใช้โมเดลที่ตีความได้แทน" Nature Machine Intelligence . 1 (5): 206– 215. doi : 10.1038/s42256-019-0048-x . PMC 9122117 . PMID 35603010 .
^ Hendry, Andrew P (2023). "การทำนายในนิเวศวิทยาและวิวัฒนาการ". BioScience . 73 (11): 785– 799. doi : 10.1093/biosci/biad083 .
^ Garcia Hernandez, Maria Inmaculada (2018). "การทำนายอายุการใช้งานของส่วนผสมแอสฟัลต์ที่มีพลังงานต่ำและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม" วัสดุก่อสร้างและอาคาร 118 : 108– 113. doi : 10.1016 /j.conbuildmat.2017.09.158 . S2CID 139437088 .
^ Califf, RM (2018), "คำจำกัดความของไบโอมาร์กเกอร์และการประยุกต์ใช้", Exp Biol Med (Maywood) , 243 (3): 213– 221, doi : 10.1177/1535370217750088 , PMC 5813875 , PMID 29405771
^ Woodley, SM; Catlow, R. (2008), "การทำนายโครงสร้างผลึกจากหลักการพื้นฐาน", Nat Mater , 7 (12): 937– 946, Bibcode : 2008NatMa...7..937W , doi : 10.1038/nmat2321 , PMID 19029928
^ "การแพทย์เชิงพยากรณ์: ยีนบ่งชี้โรคก่อนที่อาการจะปรากฏ" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2010-12-27 . เรียกดูเมื่อ2009-02-24 .
^ Borry P; Evers-Kiebooms G; Cornel MC; Clarke A; และคณะ (มิถุนายน 2552). "การตรวจทางพันธุกรรมในผู้เยาว์ที่ไม่มีอาการ: ข้อพิจารณาเบื้องต้นเกี่ยวกับคำแนะนำของ ESHG" . Eur. J. Hum. Genet . 17 (6): 711– 9. doi : 10.1038/ejhg.2009.25 . PMC 2947094 . PMID 19277061 .
^ "การพยากรณ์โรคของภาวะทางพันธุกรรมเป็นอย่างไร?" . Genetics Home Reference . NIH: US National Library of Medicine . สืบค้นเมื่อ2018-05-20 .
^ ^a ^b "การพยากรณ์โรค" . Nature Publishing Group . สืบค้นเมื่อ20 พฤษภาคม 2018 .
^ Hansebout, RR; Cornacchi, SD; Haines, T.; Goldsmith, CH (2009). "วิธีการใช้บทความเกี่ยวกับการพยากรณ์โรค"วารสารศัลยกรรมแคนาดา Journal Canadien de Chirurgie 52 ( 4): 328– 336. PMC 2724829 . PMID 19680521 .
^ Gould, Stephen Jay (2013), "The Median Isn't the Message" , AMA Journal of Ethics , 15 (1): 77– 81, doi : 10.1001/virtualmentor.2013.15.1.mnar1-1301 , PMID 23356812
^ McGinn TG, Guyatt GH, Wyer PC, Naylor CD, Stiell IG, Richardson WS (2000). "คู่มือผู้ใช้สำหรับเอกสารทางการแพทย์: XXII: วิธีการใช้บทความเกี่ยวกับกฎการตัดสินใจทางคลินิก กลุ่มทำงานด้านการแพทย์ตามหลักฐานเชิงประจักษ์" JAMA . 284 (1): 79– 84. doi : 10.1001/jama.284.1.79 . PMID 10872017 .
^ Friedmann PD, Brett AS, Mayo-Smith MF (1996). "ความแตกต่างในการรับรู้ความเสี่ยงของโรคหัวใจและหลอดเลือดและผลลัพธ์ของการบำบัดเชิงป้องกันในโรคหัวใจและหลอดเลือดระหว่างแพทย์ทั่วไปและแพทย์โรคหัวใจ" Ann . Intern. Med . 124 (4): 414–21 . doi : 10.7326/0003-4819-124-4-199602150-00005 . PMID 8554250. S2CID 25470460 .
^กอร์ดอน, แดน (2005). เอาชนะเจ้ามือรับแทงพนันกีฬา . นิวยอร์ก สหรัฐอเมริกา: คาร์โดซา. ISBN 978-1-5804-2174-4.
^เบิร์ค, ไบรอัน (2008). "ระเบียบวิธีทำนายผลการชนะ NFL" .
^ Dare, William H (2006). ความเสี่ยง ผลตอบแทน และประสิทธิภาพของตลาดการพนัน (PDF) . โอคลาโฮมาซิตี สหรัฐอเมริกา: มหาวิทยาลัยแห่งรัฐโอคลาโฮมา เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2013-07-19 . สืบค้นเมื่อ2012-11-05 .
^ Constantinou, Anthony; Fenton, N.; Neil, M. (2012). "pi-football: แบบจำลองเครือข่ายเบย์เซียนสำหรับการพยากรณ์ผลการแข่งขันฟุตบอล" (PDF) . ระบบฐานความรู้ . 36 : 322– 339. CiteSeerX 10.1.1.420.4110 . doi : 10.1016/j.knosys.2012.07.008 .
^ Constantinou, Anthony; Fenton, N.; Neil, M. (2013). "การทำกำไรจากตลาดการพนันฟุตบอลที่ไม่มีประสิทธิภาพ: การทำนาย ความเสี่ยง และความไม่แน่นอนโดยใช้เครือข่ายเบย์เซียน" . ระบบฐานความรู้ . 50 : 60– 86. doi : 10.1016/j.knosys.2013.05.008 .
^ Patel, Mahesh (24 มกราคม 2023). "การทำนายผลฟุตบอล" . Lootrs . สืบค้นเมื่อ24 มกราคม 2023 .
^ ^a^b Overland, Indra (2019-03-01). "ภูมิรัฐศาสตร์ของพลังงานหมุนเวียน: การหักล้างความเชื่อผิดๆ สี่ประการที่กำลังเกิดขึ้น" . Energy Research & Social Science . 49 : 36– 40. Bibcode : 2019ERSS...49...36O . doi : 10.1016/j.erss.2018.10.018 . hdl : 11250/2579292 . ISSN 2214-6296 .
^ Peek, PMระบบการทำนายของแอฟริกา: วิธีการรู้หน้า 2 สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยอินเดียนา 1991
^ นิยามของการทำนาย
^ Kanade, Shantanu; Kanade, Anuradha (2023). "การทำนายทางโหราศาสตร์โดยใช้ ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง"วารสารวิศวกรรมฮาร์บิน 44 ( 7): 1949– 1958 สืบค้นเมื่อ13 กันยายน 2025
^ "โหราศาสตร์กำลังเฟื่องฟู ด้วยเทคโนโลยีและกลุ่มคนรุ่นใหม่ที่สนใจ" The Economist . 15 มกราคม 2025. สืบค้นเมื่อ13 กันยายน 2025 .
^ "ปัญญาประดิษฐ์ด้านโหราศาสตร์เชื่อถือได้จริงหรือ? นักโหราศาสตร์ของเราอธิบายวิธีการใช้ ChatGPT ในการอ่านดวงชะตาของคุณ" Teen Vogue 24 กรกฎาคม 2025 สืบค้นเมื่อ13 กันยายน 2025
^ "ปัญญาประดิษฐ์และโหราศาสตร์สามารถทำงานร่วมกันได้หรือไม่?" . อินเดียทูเดย์ . 3 กันยายน 2025 . สืบค้นเมื่อ13 กันยายน 2025 .
↑ "KundliGPT – Chatbot โหราศาสตร์ ที่ใช้ AI" คุนดลีจีพีที. สืบค้นเมื่อ13 กันยายน 2568 .
^ ^a ^b Stallings, AE (2020-08-22). "บทกวีและการพยากรณ์" . มูลนิธิบทกวี. สืบค้นเมื่อ2020-08-22 .
^แฟรงเค, วิลเลียม (9 พฤษภาคม 2016). "บทกวี คำพยากรณ์ และการเปิดเผยทางเทววิทยา" . สารานุกรมวิจัยศาสนาแห่งออกซ์ฟอร์ด . doi : 10.1093/acrefore/9780199340378.013.205 . ISBN 9780199340378สืบค้นเมื่อ2020-08-22

อ่านเพิ่มเติม

Ialenti, Vincent (2020). การคำนวณเวลาอันยาวนาน: การคิดเชิงอนาคตจะช่วยโลกในปัจจุบันได้อย่างไร . สำนักพิมพ์ MIT. ISBN 9780262539265.
เรสเชอร์, นิโคลัส (1998). การทำนายอนาคต: บทนำสู่ทฤษฎีการพยากรณ์ . สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยแห่งรัฐนิวยอร์ก. ISBN 0-7914-3553-9.
เทตล็อก, ฟิลิป อี. ; การ์ดเนอร์, แดน (2016). การพยากรณ์ขั้นสูง: ศิลปะและวิทยาศาสตร์แห่งการทำนาย . คราวน์. ISBN 978-0804136716.

[1] "ทำนาย" . พจนานุกรมภาษาอังกฤษฉบับออกซ์ฟอร์ด (ฉบับออนไลน์). สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยออกซ์ฟอร์ด.(ต้องสมัครสมาชิกหรือเป็นสมาชิกของสถาบันที่เข้าร่วมโครงการ )

[2] ซิลเวอร์, เนท (2012). สัญญาณและเสียงรบกวน: ทำไมการทำนายจำนวนมากจึงล้มเหลว แต่บางการทำนายก็ไม่ล้มเหลวนิวยอร์ก: สำนักพิมพ์เพนกวินISBN 978-1-59420-411-1.

[3] Cox, DR (2006). หลักการอนุมานทางสถิติ . สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์. ISBN 978-0-521-68567-2.

[4] Siegel, Eric (2013). การวิเคราะห์เชิงทำนาย: พลังในการทำนายว่าใครจะคลิก ซื้อ โกหก หรือตายโฮโบเคน รัฐนิวเจอร์ซีย์: John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-35685-2.

[5] Julier, SJ; Uhlmann, JK (2004). "การกรองแบบไร้กลิ่นและการประมาณค่าแบบไม่เชิงเส้น" Proceedings of the IEEE . 92 (3): 401– 422. Bibcode : 2004IEEEP..92..401J . CiteSeerX 10.1.1.136.6539 . doi : 10.1109/jproc.2003.823141 . S2CID 9614092 .

[6] ฟ็อกซ์, จอห์น (2016). การวิเคราะห์การถดถอยประยุกต์และแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป (ฉบับที่สาม). ลอนดอน: เซจ. ISBN 978-1-4522-0566-3.

[7] Rudin, Cynthia (2019). "หยุดอธิบายโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบกล่องดำสำหรับการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง และหันมาใช้โมเดลที่ตีความได้แทน" Nature Machine Intelligence . 1 (5): 206– 215. doi : 10.1038/s42256-019-0048-x . PMC 9122117 . PMID 35603010 .

[8] Hendry, Andrew P (2023). "การทำนายในนิเวศวิทยาและวิวัฒนาการ". BioScience . 73 (11): 785– 799. doi : 10.1093/biosci/biad083 .

[9] Garcia Hernandez, Maria Inmaculada (2018). "การทำนายอายุการใช้งานของส่วนผสมแอสฟัลต์ที่มีพลังงานต่ำและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม" วัสดุก่อสร้างและอาคาร 118 : 108– 113. doi : 10.1016 /j.conbuildmat.2017.09.158 . S2CID 139437088 .

[10] Califf, RM (2018), "คำจำกัดความของไบโอมาร์กเกอร์และการประยุกต์ใช้", Exp Biol Med (Maywood) , 243 (3): 213– 221, doi : 10.1177/1535370217750088 , PMC 5813875 , PMID 29405771

[11] Woodley, SM; Catlow, R. (2008), "การทำนายโครงสร้างผลึกจากหลักการพื้นฐาน", Nat Mater , 7 (12): 937– 946, Bibcode : 2008NatMa...7..937W , doi : 10.1038/nmat2321 , PMID 19029928

[12] "การแพทย์เชิงพยากรณ์: ยีนบ่งชี้โรคก่อนที่อาการจะปรากฏ" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2010-12-27 . เรียกดูเมื่อ2009-02-24 .

[13] Borry P; Evers-Kiebooms G; Cornel MC; Clarke A; และคณะ (มิถุนายน 2552). "การตรวจทางพันธุกรรมในผู้เยาว์ที่ไม่มีอาการ: ข้อพิจารณาเบื้องต้นเกี่ยวกับคำแนะนำของ ESHG" . Eur. J. Hum. Genet . 17 (6): 711– 9. doi : 10.1038/ejhg.2009.25 . PMC 2947094 . PMID 19277061 .

[14] "การพยากรณ์โรคของภาวะทางพันธุกรรมเป็นอย่างไร?" . Genetics Home Reference . NIH: US National Library of Medicine . สืบค้นเมื่อ2018-05-20 .

[Prognosis_NaturePrognosis-15] "การพยากรณ์โรค" . Nature Publishing Group . สืบค้นเมื่อ20 พฤษภาคม 2018 .

[Prognosis_hansebout09-16] Hansebout, RR; Cornacchi, SD; Haines, T.; Goldsmith, CH (2009). "วิธีการใช้บทความเกี่ยวกับการพยากรณ์โรค"วารสารศัลยกรรมแคนาดา Journal Canadien de Chirurgie 52 ( 4): 328– 336. PMC 2724829 . PMID 19680521 .

[17] Gould, Stephen Jay (2013), "The Median Isn't the Message" , AMA Journal of Ethics , 15 (1): 77– 81, doi : 10.1001/virtualmentor.2013.15.1.mnar1-1301 , PMID 23356812

[Clinical_prediction_rule_pmid10872017-18] McGinn TG, Guyatt GH, Wyer PC, Naylor CD, Stiell IG, Richardson WS (2000). "คู่มือผู้ใช้สำหรับเอกสารทางการแพทย์: XXII: วิธีการใช้บทความเกี่ยวกับกฎการตัดสินใจทางคลินิก กลุ่มทำงานด้านการแพทย์ตามหลักฐานเชิงประจักษ์" JAMA . 284 (1): 79– 84. doi : 10.1001/jama.284.1.79 . PMID 10872017 .

[Clinical_prediction_rule_pmid8554250-19] Friedmann PD, Brett AS, Mayo-Smith MF (1996). "ความแตกต่างในการรับรู้ความเสี่ยงของโรคหัวใจและหลอดเลือดและผลลัพธ์ของการบำบัดเชิงป้องกันในโรคหัวใจและหลอดเลือดระหว่างแพทย์ทั่วไปและแพทย์โรคหัวใจ" Ann . Intern. Med . 124 (4): 414–21 . doi : 10.7326/0003-4819-124-4-199602150-00005 . PMID 8554250. S2CID 25470460 .

[20] กอร์ดอน, แดน (2005). เอาชนะเจ้ามือรับแทงพนันกีฬา . นิวยอร์ก สหรัฐอเมริกา: คาร์โดซา. ISBN 978-1-5804-2174-4.

[21] เบิร์ค, ไบรอัน (2008). "ระเบียบวิธีทำนายผลการชนะ NFL" .

[22] Dare, William H (2006). ความเสี่ยง ผลตอบแทน และประสิทธิภาพของตลาดการพนัน (PDF) . โอคลาโฮมาซิตี สหรัฐอเมริกา: มหาวิทยาลัยแห่งรัฐโอคลาโฮมา เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2013-07-19 . สืบค้นเมื่อ2012-11-05 .

[23] Constantinou, Anthony; Fenton, N.; Neil, M. (2012). "pi-football: แบบจำลองเครือข่ายเบย์เซียนสำหรับการพยากรณ์ผลการแข่งขันฟุตบอล" (PDF) . ระบบฐานความรู้ . 36 : 322– 339. CiteSeerX 10.1.1.420.4110 . doi : 10.1016/j.knosys.2012.07.008 .

[24] Constantinou, Anthony; Fenton, N.; Neil, M. (2013). "การทำกำไรจากตลาดการพนันฟุตบอลที่ไม่มีประสิทธิภาพ: การทำนาย ความเสี่ยง และความไม่แน่นอนโดยใช้เครือข่ายเบย์เซียน" . ระบบฐานความรู้ . 50 : 60– 86. doi : 10.1016/j.knosys.2013.05.008 .

[25] Patel, Mahesh (24 มกราคม 2023). "การทำนายผลฟุตบอล" . Lootrs . สืบค้นเมื่อ24 มกราคม 2023 .

[:0-26] Overland, Indra (2019-03-01). "ภูมิรัฐศาสตร์ของพลังงานหมุนเวียน: การหักล้างความเชื่อผิดๆ สี่ประการที่กำลังเกิดขึ้น" . Energy Research & Social Science . 49 : 36– 40. Bibcode : 2019ERSS...49...36O . doi : 10.1016/j.erss.2018.10.018 . hdl : 11250/2579292 . ISSN 2214-6296 .

[27] Peek, PMระบบการทำนายของแอฟริกา: วิธีการรู้หน้า 2 สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยอินเดียนา 1991

[merriamw-28] นิยามของการทำนาย

[29] Kanade, Shantanu; Kanade, Anuradha (2023). "การทำนายทางโหราศาสตร์โดยใช้ ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง"วารสารวิศวกรรมฮาร์บิน 44 ( 7): 1949– 1958 สืบค้นเมื่อ13 กันยายน 2025

[30] "โหราศาสตร์กำลังเฟื่องฟู ด้วยเทคโนโลยีและกลุ่มคนรุ่นใหม่ที่สนใจ" The Economist . 15 มกราคม 2025. สืบค้นเมื่อ13 กันยายน 2025 .

[31] "ปัญญาประดิษฐ์ด้านโหราศาสตร์เชื่อถือได้จริงหรือ? นักโหราศาสตร์ของเราอธิบายวิธีการใช้ ChatGPT ในการอ่านดวงชะตาของคุณ" Teen Vogue 24 กรกฎาคม 2025 สืบค้นเมื่อ13 กันยายน 2025

[32] "ปัญญาประดิษฐ์และโหราศาสตร์สามารถทำงานร่วมกันได้หรือไม่?" . อินเดียทูเดย์ . 3 กันยายน 2025 . สืบค้นเมื่อ13 กันยายน 2025 .

[33] "KundliGPT – Chatbot โหราศาสตร์ ที่ใช้ AI" คุนดลีจีพีที. สืบค้นเมื่อ13 กันยายน 2568 .

[Foundation-34] Stallings, AE (2020-08-22). "บทกวีและการพยากรณ์" . มูลนิธิบทกวี. สืบค้นเมื่อ2020-08-22 .

[35] แฟรงเค, วิลเลียม (9 พฤษภาคม 2016). "บทกวี คำพยากรณ์ และการเปิดเผยทางเทววิทยา" . สารานุกรมวิจัยศาสนาแห่งออกซ์ฟอร์ด . doi : 10.1093/acrefore/9780199340378.013.205 . ISBN 9780199340378สืบค้นเมื่อ2020-08-22

[

[ 2 ]

3 ] การ

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]