Una predicción ( del latín præ- , "antes", y dictum , "algo dicho" [1] ) o pronóstico es una afirmación sobre un acontecimiento futuro o sobre datos futuros . Las predicciones se basan a menudo, aunque no siempre, en la experiencia o el conocimiento de los pronosticadores. No existe un acuerdo universal sobre la diferencia exacta entre "predicción" y " estimación "; diferentes autores y disciplinas les atribuyen connotaciones diferentes .
Los acontecimientos futuros son necesariamente inciertos , por lo que es imposible garantizar información precisa sobre el futuro. La predicción puede ser útil para ayudar a hacer planes sobre posibles acontecimientos.
En un sentido no estadístico, el término "predicción" se utiliza a menudo para referirse a una conjetura u opinión informada .
Una predicción de este tipo podría estar basada en el razonamiento abductivo , el razonamiento inductivo , el razonamiento deductivo y la experiencia de la persona que realiza la predicción , y puede ser útil si la persona que realiza la predicción es una persona con conocimientos en el campo. [2]
El método Delphi es una técnica para obtener predicciones basadas en el juicio de expertos de forma controlada. Este tipo de predicción podría percibirse como coherente con las técnicas estadísticas en el sentido de que, como mínimo, los "datos" que se utilizan son las experiencias cognitivas del experto que realiza la predicción, que forman una "curva de probabilidad" intuitiva .
En estadística , la predicción es una parte de la inferencia estadística . Un enfoque particular de dicha inferencia se conoce como inferencia predictiva , pero la predicción puede llevarse a cabo dentro de cualquiera de los diversos enfoques de la inferencia estadística. De hecho, una posible descripción de la estadística es que proporciona un medio para transferir conocimiento sobre una muestra de una población a toda la población y a otras poblaciones relacionadas, lo que no es necesariamente lo mismo que la predicción a lo largo del tiempo. Cuando la información se transfiere a lo largo del tiempo, a menudo a puntos específicos en el tiempo, el proceso se conoce como pronóstico . [3] [ verificación fallida ] El pronóstico generalmente requiere métodos de series de tiempo , mientras que la predicción a menudo se realiza en datos transversales .
Las técnicas estadísticas utilizadas para la predicción incluyen la regresión y sus diversas subcategorías, como la regresión lineal , los modelos lineales generalizados ( regresión logística , regresión de Poisson , regresión Probit ), etc. En el caso de la previsión, se pueden utilizar modelos de media móvil autorregresivos y modelos de autorregresión vectorial . Cuando estos y/o un conjunto generalizado relacionado de métodos de regresión o aprendizaje automático se implementan en el uso comercial, el campo se conoce como análisis predictivo . [4]
En muchas aplicaciones, como el análisis de series temporales, es posible estimar los modelos que generan las observaciones. Si los modelos se pueden expresar como funciones de transferencia o en términos de parámetros de espacio de estados, se pueden calcular estimaciones de datos suavizados, filtrados y predichos. [ cita requerida ] Si los modelos generadores subyacentes son lineales, se puede utilizar un filtro Kalman de varianza mínima y un suavizador de varianza mínima para recuperar datos de interés de mediciones ruidosas. Estas técnicas se basan en predictores de un paso por delante (que minimizan la varianza del error de predicción ). Cuando los modelos generadores son no lineales, se pueden aplicar linealizaciones por pasos dentro del filtro Kalman extendido y recursiones de suavizador. Sin embargo, en casos no lineales, las garantías de rendimiento óptimo de varianza mínima ya no se aplican. [5]
Para utilizar el análisis de regresión con fines de predicción, se recopilan datos sobre la variable que se desea predecir, denominada variable dependiente o variable de respuesta, y sobre una o más variables cuyos valores se supone que influyen en ella, denominadas variables independientes o variables explicativas. Se plantea una hipótesis sobre una forma funcional , a menudo lineal, para la relación causal postulada, y se estiman los parámetros de la función a partir de los datos, es decir, se eligen de manera que se optimice de alguna manera el ajuste de la función, así parametrizada, a los datos. Ese es el paso de estimación. Para el paso de predicción, los valores de la variable explicativa que se consideran relevantes para los valores futuros (o actuales pero aún no observados) de la variable dependiente se introducen en la función parametrizada para generar predicciones para la variable dependiente. [6]
En ciencia, una predicción es una afirmación rigurosa, a menudo cuantitativa, que predice lo que se observaría en condiciones específicas; por ejemplo, según las teorías de la gravedad , si una manzana cayera de un árbol se vería moverse hacia el centro de la Tierra con una aceleración especificada y constante . El método científico se basa en la comprobación de afirmaciones que son consecuencias lógicas de las teorías científicas. Esto se hace mediante experimentos repetibles o estudios observacionales.
Una teoría científica cuyas predicciones se contradigan con observaciones y evidencias será rechazada. Las teorías nuevas que generan muchas predicciones nuevas pueden ser respaldadas o refutadas con mayor facilidad (véase poder predictivo ). Las nociones que no hacen predicciones comprobables generalmente no se consideran parte de la ciencia ( protociencia o nesciencia ) hasta que se puedan hacer predicciones comprobables.
Las ecuaciones y modelos matemáticos , así como los modelos informáticos , se utilizan con frecuencia para describir el comportamiento pasado y futuro de un proceso dentro de los límites de ese modelo. En algunos casos, se puede predecir la probabilidad de un resultado, en lugar de un resultado específico, por ejemplo en gran parte de la física cuántica .
En los microprocesadores , la predicción de bifurcaciones permite evitar el vaciado de la tubería en las instrucciones de bifurcación .
En ingeniería , los posibles modos de falla se predicen y se evitan corrigiendo el mecanismo que la causa.
La predicción y el pronóstico precisos son muy difíciles en algunas áreas, como los desastres naturales , las pandemias , la demografía , la dinámica poblacional y la meteorología . [7] Por ejemplo, es posible predecir la ocurrencia de ciclos solares , pero su momento y magnitud exactos son mucho más difíciles (ver imagen a la derecha).
En ingeniería de materiales también es posible predecir la vida útil de un material con un modelo matemático. [8]
En la ciencia médica , los biomarcadores predictivos y pronósticos se pueden utilizar para predecir los resultados del paciente en respuesta a diversos tratamientos o la probabilidad de un evento clínico. [9]
La ciencia establecida hace predicciones útiles que a menudo son extremadamente confiables y precisas; por ejemplo, los eclipses se predicen rutinariamente.
Las nuevas teorías hacen predicciones que permiten que sean refutadas por la realidad. Por ejemplo, predecir la estructura de los cristales a nivel atómico es un desafío de investigación actual. [10] A principios del siglo XX, el consenso científico era que existía un marco de referencia absoluto , al que se le dio el nombre de éter luminífero . La existencia de este marco absoluto se consideró necesaria para la coherencia con la idea establecida de que la velocidad de la luz es constante. El famoso experimento de Michelson-Morley demostró que las predicciones deducidas de este concepto no se confirmaban en la realidad, refutando así la teoría de un marco de referencia absoluto. La teoría especial de la relatividad fue propuesta por Einstein como una explicación de la aparente inconsistencia entre la constancia de la velocidad de la luz y la inexistencia de un marco de referencia especial, preferido o absoluto.
La teoría de la relatividad general de Albert Einstein no se pudo comprobar fácilmente, ya que no produjo ningún efecto observable a escala terrestre. Sin embargo, como una de las primeras pruebas de la relatividad general , la teoría predijo que las masas grandes, como las estrellas, doblarían la luz, en contradicción con la teoría aceptada; esto se observó en un eclipse de 1919.
La medicina predictiva es un campo de la medicina que implica predecir la probabilidad de una enfermedad e instituir medidas preventivas para prevenir la enfermedad por completo o disminuir significativamente su impacto en el paciente (por ejemplo, previniendo la mortalidad o limitando la morbilidad ). [11]
Aunque existen diferentes metodologías de predicción, como la genómica , la proteómica y la citómica , la forma más fundamental de predecir enfermedades futuras se basa en la genética. Aunque la proteómica y la citómica permiten la detección temprana de enfermedades, muchas veces detectan marcadores biológicos que existen porque ya se ha iniciado un proceso patológico . Sin embargo, las pruebas genéticas integrales (como mediante el uso de matrices de ADN o la secuenciación completa del genoma ) permiten estimar el riesgo de enfermedad años o décadas antes de que exista cualquier enfermedad, o incluso si un feto sano tiene mayor riesgo de desarrollar una enfermedad en la adolescencia o la edad adulta. A las personas que son más susceptibles a la enfermedad en el futuro se les puede ofrecer asesoramiento sobre el estilo de vida o medicación con el objetivo de prevenir la enfermedad prevista.
Las directrices actuales sobre pruebas genéticas apoyadas por los profesionales de la salud desaconsejan las pruebas genéticas puramente predictivas de menores hasta que sean competentes para comprender la relevancia de la detección genética a fin de permitirles participar en la decisión sobre si es o no apropiada para ellos. [12] La detección genética de recién nacidos y niños en el campo de la medicina predictiva se considera apropiada si existe una razón clínica convincente para hacerlo, como la disponibilidad de prevención o tratamiento en la niñez que prevendría enfermedades futuras.Pronóstico ( griego : πρόγνωσις "que predice, que sabe"; pl.: prognosis) es un término médico para predecir la probabilidad o el desarrollo esperado de una enfermedad, incluyendo si los signos y síntomas mejorarán o empeorarán (y con qué rapidez) o permanecerán estables en el tiempo; expectativas de calidad de vida, como la capacidad para realizar actividades diarias; el potencial de complicaciones y problemas de salud asociados; y la probabilidad de supervivencia (incluida la esperanza de vida). [13] [14] Un pronóstico se realiza sobre la base del curso normal de la enfermedad diagnosticada, la condición física y mental del individuo, los tratamientos disponibles y factores adicionales. [14] Un pronóstico completo incluye la duración esperada, la función y la descripción del curso de la enfermedad, como el deterioro progresivo, la crisis intermitente o la crisis repentina e impredecible. [15]
Cuando se aplican a grandes poblaciones estadísticas , las estimaciones pronósticas pueden ser muy precisas: por ejemplo, la afirmación "el 45% de los pacientes con shock séptico grave morirán en un plazo de 28 días" se puede hacer con cierta confianza, porque investigaciones anteriores encontraron que esta proporción de pacientes murió. Esta información estadística no se aplica al pronóstico de cada paciente individual, porque los factores específicos del paciente pueden cambiar sustancialmente el curso esperado de la enfermedad: se necesita información adicional para determinar si un paciente pertenece al 45% de los que morirán o al 55% de los que sobreviven. [16]Una regla de predicción clínica o evaluación de probabilidad clínica especifica cómo utilizar los signos , síntomas y otros hallazgos médicos para estimar la probabilidad de una enfermedad o un resultado clínico específico. [17]
Los médicos tienen dificultades para estimar los riesgos de las enfermedades; frecuentemente cometen el error de sobreestimarlas, [18] quizás debido a sesgos cognitivos como la falacia de la tasa base en la que se exagera el riesgo de un resultado adverso.
Los modelos matemáticos del comportamiento del mercado de valores (y del comportamiento económico en general) tampoco son fiables para predecir el comportamiento futuro. Entre otras razones, esto se debe a que los acontecimientos económicos pueden abarcar varios años y el mundo está cambiando en un marco temporal similar, lo que invalida la relevancia de las observaciones pasadas para el presente. Por lo tanto, hay un número extremadamente pequeño (del orden de 1) de puntos de datos pasados relevantes a partir de los cuales proyectar el futuro. Además, generalmente se cree que los precios del mercado de valores ya tienen en cuenta toda la información disponible para predecir el futuro y, por lo tanto, los movimientos posteriores deben ser el resultado de eventos imprevistos. En consecuencia, es extremadamente difícil para un inversor en acciones anticipar o predecir un auge del mercado de valores o un colapso del mercado de valores . A diferencia de predecir el rendimiento real de las acciones, la previsión de tendencias económicas generales tiende a tener una mayor precisión. Este tipo de análisis lo proporcionan tanto grupos sin fines de lucro como instituciones privadas con fines de lucro. [ cita requerida ]
Se ha observado cierta correlación entre los movimientos reales del mercado de valores y los datos de predicción de grandes grupos en encuestas y juegos de predicción.
Un actuario utiliza la ciencia actuarial para evaluar y predecir el riesgo comercial futuro, de modo que se puedan mitigar los riesgos . Por ejemplo, en el ámbito de los seguros, un actuario utilizaría una tabla de mortalidad (que incorpora la experiencia histórica de las tasas de mortalidad y, a veces, una estimación de las tendencias futuras) para proyectar la expectativa de vida .
Predecir el resultado de eventos deportivos es un negocio que ha crecido en popularidad en los últimos años. Los expertos predicen el resultado de los juegos utilizando una variedad de fórmulas matemáticas, modelos de simulación o análisis cualitativos . Se creía que los primeros apostadores deportivos conocidos, como Jimmy el Griego , tenían acceso a información que les daba una ventaja. La información variaba desde problemas personales, como el juego o el consumo de alcohol, hasta lesiones no reveladas; cualquier cosa que pueda afectar el rendimiento de un jugador en el campo.
En los últimos tiempos, la forma de predecir los deportes ha cambiado. Las predicciones ahora suelen constar de dos enfoques distintos: jugadas situacionales y modelos basados en estadísticas. Las jugadas situacionales son mucho más difíciles de medir porque suelen implicar la motivación de un equipo. Dan Gordon, un conocido handicapper, escribió: "Sin una ventaja emocional en un juego además del valor en una línea, no apostaré mi dinero en ella". [19] Este tipo de jugadas consisten en: apostar por el perdedor local, apostar en contra de los ganadores del Monday Night si son los favoritos la próxima semana, apostar por el perdedor en juegos "anticipados", etc. A medida que las jugadas situacionales se vuelven más conocidas, se vuelven menos útiles porque afectarán la forma en que se establece la línea.
El uso generalizado de la tecnología ha traído consigo sistemas de apuestas deportivas más modernos . Estos sistemas son típicamente algoritmos y modelos de simulación basados en análisis de regresión . Jeff Sagarin , un estadístico deportivo, ha llamado la atención sobre los deportes al publicar los resultados de sus modelos en USA Today. Actualmente, los Dallas Mavericks le pagan como consultor por sus consejos sobre alineaciones y el uso de su sistema Winval, que evalúa a los agentes libres. Brian Burke , un ex piloto de combate de la Marina convertido en estadístico deportivo, ha publicado sus resultados de usar el análisis de regresión para predecir el resultado de los juegos de la NFL. [20] Ken Pomeroy es ampliamente aceptado como una autoridad líder en estadísticas de baloncesto universitario. Su sitio web incluye su College Basketball Ratings, un sistema de estadísticas basado en el ritmo. Algunos estadísticos se han vuelto muy famosos por tener sistemas de predicción exitosos. Dare escribió "las probabilidades efectivas para las apuestas deportivas y las carreras de caballos son un resultado directo de las decisiones humanas y, por lo tanto, pueden exhibir potencialmente un error consistente". [21] A diferencia de otros juegos ofrecidos en un casino, la predicción en eventos deportivos puede ser tanto lógica como consistente.
Otros modelos más avanzados incluyen aquellos basados en redes bayesianas, que son modelos probabilísticos causales comúnmente utilizados para el análisis de riesgos y el apoyo a la toma de decisiones. Basándose en este tipo de modelado matemático, Constantinou et al., [22] [23] han desarrollado modelos para predecir el resultado de los partidos de fútbol de asociación. [24] Lo que hace que estos modelos sean interesantes es que, además de tener en cuenta datos históricos relevantes, también incorporan todos estos factores subjetivos vagos, como la disponibilidad de jugadores clave, la fatiga del equipo, la motivación del equipo, etc. Proporcionan al usuario la capacidad de incluir sus mejores conjeturas sobre cosas para las que no hay datos concretos disponibles. Esta información adicional se combina luego con hechos históricos para proporcionar una predicción revisada de los resultados de los partidos futuros. Los resultados iniciales basados en estas prácticas de modelado son alentadores, ya que han demostrado una rentabilidad constante frente a las probabilidades publicadas del mercado.
Hoy en día, las apuestas deportivas son un gran negocio; existen muchos sitios web (sistemas) junto con los sitios de apuestas, que brindan consejos o predicciones para juegos futuros. [25] Algunos de estos sitios web de predicción (tipsters) se basan en predicciones humanas, pero otros en software de computadora a veces llamados robots de predicción o bots. Los bots de predicción pueden usar diferentes cantidades de datos y algoritmos y, debido a eso, su precisión puede variar.
En la actualidad, con el desarrollo de la inteligencia artificial, se ha hecho posible crear predicciones más consistentes utilizando estadísticas. Especialmente en el ámbito de las competiciones deportivas, el impacto de la inteligencia artificial ha creado una tasa de consistencia notable. En la ciencia de las predicciones de fútbol con IA, una iniciativa llamada soccerseer.com, uno de los sistemas más exitosos en este sentido, logra predecir los resultados de las competiciones de fútbol con hasta un 75% de precisión con inteligencia artificial.
La predicción en las ciencias sociales no económicas difiere de las ciencias naturales e incluye múltiples métodos alternativos, como la proyección de tendencias, la previsión, la construcción de escenarios y las encuestas Delphi. La compañía petrolera Shell es particularmente conocida por sus actividades de construcción de escenarios. [ cita requerida ]
Una de las razones de la peculiaridad de la predicción social es que en las ciencias sociales, "los predictores son parte del contexto social sobre el que intentan hacer una predicción y pueden influir en ese contexto en el proceso". [26] Como consecuencia, las predicciones sociales pueden volverse autodestructivas. Por ejemplo, una predicción de que un gran porcentaje de una población se infectará con VIH en función de las tendencias existentes puede hacer que más personas eviten conductas de riesgo y, por lo tanto, reduzcan la tasa de infección por VIH, invalidando la predicción (que podría haber seguido siendo correcta si no se hubiera conocido públicamente). O bien, una predicción de que la ciberseguridad se convertirá en un problema importante puede hacer que las organizaciones implementen más medidas de seguridad cibernética, limitando así el problema. [26]
En política es habitual intentar predecir el resultado de las elecciones mediante técnicas de predicción política (o evaluar la popularidad de los políticos ) mediante el uso de encuestas de opinión . Muchas corporaciones y gobiernos han utilizado juegos de predicción para conocer el resultado más probable de eventos futuros.
Desde la antigüedad hasta el presente, se han hecho predicciones a menudo mediante el uso de medios paranormales o sobrenaturales , como la profecía o la observación de presagios . Durante milenios se han utilizado métodos como la adivinación acuática , la astrología , la numerología , la adivinación del futuro , la interpretación de los sueños y muchas otras formas de adivinación para intentar predecir el futuro. Estos medios de predicción no han sido probados mediante experimentos científicos.
En la literatura, la visión y la profecía son recursos literarios que se utilizan para presentar una posible cronología de acontecimientos futuros. Se pueden distinguir por la visión, que se refiere a lo que un individuo ve que sucede. El libro del Apocalipsis , en el Nuevo Testamento , utiliza la visión como un recurso literario en este sentido. También es profecía o literatura profética cuando la relata un individuo en un sermón u otro foro público.
La adivinación es el intento de obtener información sobre una cuestión o situación mediante un proceso o ritual ocultista estandarizado. [27] Es una parte integral de la brujería y se ha utilizado en diversas formas durante miles de años. Los adivinos determinan sus interpretaciones de cómo debe proceder un consultante leyendo señales, eventos o presagios , o mediante un supuesto contacto con una agencia sobrenatural , generalmente descrita como un ángel o un dios, aunque los cristianos y los judíos la ven como un ángel caído o un demonio. [28]
La ficción (especialmente la fantasía, la predicción y la ciencia ficción) a menudo presenta ejemplos de predicciones logradas por medios no convencionales. La ciencia ficción del pasado predijo varias tecnologías modernas .
En la literatura fantástica, las predicciones se obtienen a menudo mediante la magia o la profecía , a veces haciendo referencia a antiguas tradiciones. Por ejemplo, en El Señor de los Anillos de J. R. R. Tolkien , muchos de los personajes poseen una conciencia de los acontecimientos que se extienden hacia el futuro, a veces como profecías, a veces como "sentimientos" más o menos vagos. El personaje Galadriel , además, emplea un "espejo" de agua para mostrar imágenes, a veces de posibles acontecimientos futuros.
En algunas de las historias de Philip K. Dick , los humanos mutantes llamados precogs pueden prever el futuro (que abarca desde días hasta años). En la historia llamada The Golden Man , un mutante excepcional puede predecir el futuro hasta un rango indefinido (presumiblemente hasta su muerte), y así se convierte en un animal completamente no humano, un animal que sigue los caminos predichos automáticamente. Los precogs también juegan un papel esencial en otra de las historias de Dick, The Minority Report , que fue llevada al cine por Steven Spielberg en 2002.
En la serie La Fundación de Isaac Asimov , un matemático descubre que los acontecimientos históricos (hasta cierto punto) pueden modelarse teóricamente mediante ecuaciones y luego pasa años intentando poner la teoría en práctica. La nueva ciencia de la psicohistoria fundada sobre su éxito puede simular la historia y extrapolar el presente al futuro.
En las secuelas de Dune (1965) dirigidas por Frank Herbert , sus personajes se enfrentan a las repercusiones de poder ver los futuros posibles y elegir entre ellos. Herbert ve esto como una trampa de estancamiento y sus personajes siguen un llamado " camino dorado " para salir de la trampa.
En La mano izquierda de la oscuridad , de Ursula K. Le Guin , los habitantes humanoides del planeta Gethen dominan el arte de la profecía y producen de forma rutinaria datos sobre acontecimientos pasados, presentes o futuros cuando se les solicita. En esta historia, esto fue un recurso argumental menor.
Para los antiguos, la predicción, la profecía y la poesía solían estar entrelazadas. [29] Las profecías se daban en verso, y la palabra latina para poeta es “vates” o profeta. [29] Tanto los poetas como los profetas afirmaban estar inspirados por fuerzas externas a ellos mismos. En las culturas contemporáneas, la revelación teológica y la poesía suelen considerarse distintas y, a menudo, incluso opuestas entre sí. Sin embargo, todavía se las suele entender juntas como simbióticas en sus orígenes, objetivos y propósitos. [30]
