Предикатив что это: Предикатив — это… Что такое Предикатив?

Содержание

definition of Предикатив and synonyms of Предикатив (Russian)

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Предикатив (категория состояния, безлично-предикативные слова, предикативные слова, предикативные наречия) — слова, обозначающие нединамическое состояние и выступающие в функции сказуемого, (предиката) однокомпонентного (односоставного, безличного) предложения. Термин «предикатив» был введён чешскими лингвистами во второй половине XX века и применялся к той группе слов, которая в русской лингвистической литературе ранее получила название «категория состояния». Категория состояния (предикатив) некоторыми лингвистами рассматривается как особая часть речи.

К предикативам относятся слова (или, реже, формы слов) разных частей речи, но не во всех своих лексических значениях, а только в тех из них, которые закреплены за употреблением этих слов в функции сказуемого.

Любое составное сказуемое (то есть выраженное не просто одним глаголом) имеет глагольную часть и именную (то есть именно предикатив).

Примеры

В русском языке

«Я стал врачом» (стал — это глагольная часть; врачом — именная часть, предикатив)

«Он явился раздетым» (явился — глагольная часть; раздетым — именная)

«Его выбрали президентом» (выбрали — глагольная часть; президентом — именная)

В эсперанто

Основное отличие предикатива в эсперанто от русского предикатива состоит в том, что в эсперанто именная часть сказуемого всегда имеет форму простого именительного падежа, например: Mi fariĝis kuracisto (Я стал врачом.)

Виды предикативов в русском языке

  • предикативные наречия (напр., темно, тесно, плохо)
  • страдательные причастия на -но, -то (напр., накурено, заперто),
  • существительные — время (Время ехать; Не время спорить), грех (Грех смеяться над несчастьем ближнего), досуг, недосуг (Недосуг мне по театрам ходить), лень (Лень заниматься музыкой), охота, неохота (Охота поговорить; Неохота с детьми возиться), пора (Пора идти домой), жаль (какая жаль, такая жаль).

См. также

Ссылки

Что такое предикативные части предложения примеры. II

А) Общая характеристика

Сложного предложения

Сложное предложение – полипредикативная коммуникативная единица, а) являющаяся объединением двух или более предикативных частей (см.), связанных по смыслу (см. смысловое единство сложного предложения ), интонационно (см. интонационное единство сложного предложения ), с помощью союзов, союзных слов и других структурных средств (см. структурное единство сложного предложения ), б) выполняющая единую коммуникативную функцию (см. коммуникативное единство сложного предложения ).

Предикативная часть сложного предложения ­– составная часть сложного предложения, по своей структуре и составу равная простому предложению.

Смысловое единство сложного предложения обеспечивается за счет смысловых отношений, реализуемых между предикативными частями сложных предложений и объединяющих их в единое содержательное целое, – отношений перечислительных, противительных, объектных, определительных, различных типов обстоятельственных, а также отношений присоединительных и пояснительных.

Интонационное единство сложного предложения создается за счет связующей функции интонации. Все неконечные части сложного предложения не обладают интонационной завершенностью, они произносятся с повышением тона. Интонационная завершенность сложного предложения в целом отмечается единой интонацией конца, которая реализуется при произнесении конечной, заключительной части сложного предложения. Например: Я не знаю, где граница меж товарищем и другом; Что же мне делать одному, если вы все уходите?; Такая хорошая погода установилась, когда вы приехали! Интонационное единство свидетельствует о коммуникативной однотипности всего сложного предложения в целом. Интонационное единство – это признак наиболее распространённого, типового сложного предложения.

Структурное единство сложного предложения создается прежде всего связующими средствами – союзами сочинительными и подчинительными, союзными словами, порядком расположения. предикативных частей, входящих в состав сложного предложения. Структурное единство сложных предложений поддерживается также иными структурными показателями: например, неполнотой одной из частей, местоимёнными словами, частицами и некоторыми другими языковыми средствами. См. также: Типы связи предикативных частей сложного предложения.

Коммуникативное единство сложного предложения заключается в том, :что сложное предложение в целом выполняет единую коммуникативную функцию – либо функцию сообщения информации и является повествовательным, либо запрашивает информацию и является вопросительным, либо побуждает собеседника к каким-либо действиям и в целом является побудительным. Коммуникативное единство свойственно абсолютному большинству сложных предложений.

Типы связи предикативных частей сложного предложения – для связипредикативных частей в составе сложного предложения используются три типа связи –

сочинение (см.), подчинение (см.) и бессоюзие (см.).

Сочинение – тип связи предикативных частей сложного предложения, выражаемой с помощью сочинительных союзов: Взошло солнце, и в лесу началась обычная жизнь .

Подчинение – тип связи предикативных частей сложного предложения, выражаемой с помощью подчинительных союзов (Было слышно, как шуршит в кустах дождь ) и союзных слов (см.) .

Союзное слово – местоименное слово, используемое в сложноподчинённом предложении для связи придаточного предложения с главным. В роли союзных слов выступают относительные местоимения

кто, что, который, чей, какой, сколько и местоимённые наречия где, куда, откуда, как, зачем, отчего, почему и др. (см. также в разделе «Сложноподчинённое предложение»).

Бессоюзие – тип связи предикативных частей сложного предложения, выражаемой без посредства союзов и союзных слов, с помощью только интонации (Биться в одиночку – жизни не перевернуть ).

В предложении «Все будет ясно» слово «ясно» — краткое прилагательное или наречие? Ответ справочной службы русского языка Если точнее, то это предикатив.

Разве это так?

Ведь по определению Предикативы (категория состояния, безлично-предикативные слова, предикативные слова, предикативные наречия) — слова, обозначающие нединамическое состояние и выступающие в функции главного члена (сказуемого, предиката) однокомпонентного (односоставного, безличного) предложения.

Но приведенное предложение — двусоставное. Все — подлежащее, будет ясно — сказуемое. Именная часть выражена кратким прилагательным.

Если бы было предложение: Будет ясно тогда ясно было бы предикативом.

В предложении Солнце ясно светило нам в глаза выделенное слово – наречие, так как этот член предложения зависит от глагола-сказуемого, отвечает на вопрос обстоятельства: светило (как?), не изменяется. Если же неизвестная словоформа является сказуемым в безличном предложении, это слово категории состояния: Ясно было, что раненый не мог жить и что последний час его был уже близок.

Я так понимаю, что в двусоставном предложении слово не может быть предикативом.

Значение слова будет ясно. Значение — подлежащее, будет (каково?) ясно — сказуемое.

Все будет ясно. Все — подлежащее, будет (каково?) ясно — сказуемое. Это не безличное, а двусоставное предложение.

Ответ справочной службы русского языка

  1. К предикативам относятся слова разных частей речи, причём не во всех своих лексических значениях, а только в тех из них, которые закреплены за употреблением этих слов в функции сказуемого.
    Из наречий к предикатам относят: 1) слова на , соотносительные по значению с качественными наречиями, обозначающие чувство, эмоциональное или физическое состояние, например: весело, грустно, радостно, душно, плохо и т. д.; 2) слова, не соотносительные с качественными наречиями, обозначающие внутреннее состояние, например: совестно, стыдно, тошно и т. д.; 3) слова с модальными значениями должествования,необходимости, возможности, не соотносительные с качественными наречиями, обычно называемые модальными предикативами, например:
    должно, можно, возможно, надо, нельзя, нужно, необходимо, надобно
    .

Я что-то не пойму: Грамота объясняет, какие слова относятся к предикативам, а примеры приводятся предикатов.

Словарь лингвистических терминов

именная часть составного сказуемого

ТолкованиеПеревод именная часть составного сказуемого (присвязочный член, предикативный член). Та часть, которая выражает основное значение составного сказуемого. В этой функции выступает любая из именных частей речи в разных падежных формах, причастие, определительно-качественное наречие, междометие с оценочным значением, синтаксически неразложимое сочетание, фразеологический оборот. Лизавета Ивановна была домашнею мученицей (Пушкин). Ярмарка была отличнейшая (Гоголь). Степан Андреевич был умыт и расчесан и собирался одеваться (Л. Толстой). Как некстати было это воспоминание! (Чехов). Она теперь ай-ай-ай (Лесков). Лаврецкому такое множество народу было не по нутру (Тургенев). Отнесение сказуемых, в которых именная часть выражена причастием, наречием, междометием, к числу именных является условным (так как налицо нет “имени”) и основано на близости в данном случае функции этих частей речи к функции имен в роли сказуемого.

Здесь говорится: предикативный член.

Может быть, предикативный член и предикатив — это разные понятия?

Ярмарка была отличнейшая. Разве отличнейшая — это предикатив?

Дело, видно, вот в чем:

В русском языке предикативы можно разделить на две группы: личные и безличные. Примеры личных форм предикативов: Он явился раздетым (явился — это глагольная часть; раздетым — именная, предикатив). Пейзаж красив (глагольная связка опущена, красив — именная часть). Я стал врачом (стал — глагольная часть; врачом — именная). Его выбрали президентом (выбрали — глагольная часть; президентом — именная). Безлично-предикативные слова (слова состояния) употребляются в безличных предложениях. В русском языке следующие части речи могут служить безличными предикативами: предикативные наречия (напр., темно, тесно, плохо) страдательные причастия на -но, -то (напр., накурено, заперто), существительные — время (Время ехать; Не время спорить), грех (Грех смеяться над несчастьем ближнего), досуг, недосуг (Недосуг мне по театрам ходить), лень (Лень заниматься музыкой), охота, неохота (Охота поговорить; Неохота с детьми возиться), пора (Пора идти домой), жаль.

Надо, оказывается, оговаривать, какой это предикатив — личный или безличный.

Все будет ясно. — Здесь ясно — личный предикатив.

Будет ясно. Здесь

ясно — безличный предикатив.

предикативный член — то же, что именная часть составного сказуемого.

Значит, их надо различать. Все будет ясно. Будет ясно.

ясно в обоих случаях — предикативный член (именная часть составного именного сказуемого). В первом он выражен кратким прилагательным, а во втором — предикатом (категорией состояния, безлично-предикативным словом, предикативным словом, предикативным наречием).

При формировании сложного предложения значимыми оказываются некоторые особенности синтаксического устройства предикативных частей, необходимые для их объединения друг с другом.

Соотношение модальных и видовременных планов глаголов — сказуемых

В разных типах СП существуют разные закономерности соотношения глагольных форм предикативных частей. Эти формы могут совпадать (координировать), и некоторые типы сложных предложений могут «состояться» только при координации модально-временных и видовых форм глаголов-сказуемых. Например, бессоюзные сложные и сложносочинённые предложения с перечислительными отношениями одновременности:

Журчит вода, протачивая шлюзы 1 ,

Сырой травою пахнет мгла 2 ,

Последней — Царского Села 3 . (Гум.) — во всех предика­тивных частях сказуемые имеют грамматическое значение реального наклонения, на­стоящего времени; сложноподчиненные предложения со значением гипотетического условия:

Жизнь была бы неполной 1 , если бы в ней совсем не было печали и горя 2 . (Лих.) — сказуемые имеют значение ирреального (условного) наклонения. В других предложениях координация модально-временных планов глаголов-сказуемых — только один из возможных видов их соотношения:

Кому много дано 1 , с того много и спрашивается 2 . (Посл.) (реальн. накл., наст. вр. в обеих частях)

Ср.: Кому много дано 1 , с того много и спросится 2 . (реальн.накл., наст.вр. — I часть; реальн. накл., буд. вр. — II часть)

Кому много дано 1 , с того много и спрашивайте 2 . (I часть — аналогично; II часть — ирреальное повелительное наклонение).

Несовпадение модально-временных планов глаголов-сказуемых может быть одним из возможных видов их соотношения в сложном предложении (см. пример выше). Но оно может быть и строго запрограммировано семантической спецификой предложения. Так, в бессоюзных сложных предложениях условно-следственного типа в первой части значение реального наклонения, во второй — ирреального (повелительного).

Любишь кататься 1 — люби и саночки возить 2 . (Поcл.)

Назвался груздем 1 — полезай в кузов 2 . (Поcл.)

2. Структурный параллелизм — однотипное построение предикативных частей, т.е. одинаковый набор и взаиморасполо­жение членов предложения в предикативных частях. Оно особенно значимо для синтакси­ческой структуры предложений, в которых на разных уровнях их смыслового членения выражаются перечислительно-сопоставительные, противительные, сравнительные смыс­лы:

Где отступаетсяЛюбовь 1 ,

Там подступает

Смерть-садовница 2 . (Цвет.)

3. Лексический повтор в частях сложного предложения обычно значим при реализации тех же смыслов, а также смыслов присоединительно-комментирующих:

Можно ехать на лошади из одного города в другой и написать стихотворе­ние «Зимняя дорога» 1 , как можно лететь в современном самолете и стучать костяшками домино 2 . (Сол.)

Мне дело — измена 1 , Мне имя Марина 2 . (Цвет.)

4. Неполнота синтаксического состава может иметь место в первой предикативной части — незамещенная синтаксическая пози­ция дополнения при сильноуправляющих глаголах:

Надо желать 1 , чтобы все люди были воспитаны основательно, а не поверхностно 2 . (Ком.)

В конструкциях с изъяснительными смыслами (сложноподчинённых и бессоюзных) эта

позиция всегда замещается последующей частью.

Неполнота во второй (последующей) части восполняется контекстом, которым служит

предыдущая часть:

Идеи всегда изменяют свой вкус 1 , когда ____ превращаются в пищу 2 . частиц-суффиксов-то, -либо, -нибудь, аффикса-те в форме множественного числа повелительного наклонения. потенциальные слова. Слова, которые уже созданы, но еще не закреплены традицией словоупотребления, или могут быть созданы по образцу существующих в языке слов. Возражатель, повторятель, спраши-ватель. пояснительное предложение. Предикативная часть сложного предложения, следующая за основной частью, прикрепляемая к ней при помощи союзов то есть, а именно и раскрывающая, разъясняющая ее содержание. Время стояло самое благоприятное, то есть было темно, слегка морозно и совершенно тихо (Аксаков). Мужская комнатная прислуга была доведена у нас до минимума, а именно… для всего дома полагалось достаточным не больше двух ’лакеев (С а л т ы-к о в-Щ е д р и н). Сложные предложения с пояснительными союзами стоят ближе к сложносочиненным предложениям, чем к сложноподчиненным. пояснительные союзы см. союзы сочинительные (в статье союз). пояснительные члены предложения. Члены предложения, раскрывающие заключенное в поясняемом слове значение другим словом или другими словами. Пояснительные члены обычно вводятся словами то есть, именно, а именно, иначе, или (в значении “то есть”) и др. Мы доехали на своих лошадях в возке, то есть в крытой рогожею повозке (Аксаков). В этом отношении случилось даже одно очень важное для них обоих событие, именно встреча Кити с Вронским (Л. Т о л с т о и). Бабушка, или, как ее называли в доме, бабуся, очень полная, некрасивая, с густыми бровями и с усиками, говорила громко… (Ч е х о в). Пояснительные союзы могут отсутствовать, но грамматико-смысловые отношения между поясняемым и пояснительным членами остаются такими же. Пояснительными могут быть как главные, так и второстепенные члены предложения. От него исходило что-то возбуждавшее и опьянявшее меня — какой-то горячий туман (Горький) — поясняется подлежащее. Он сделал мне честь — посетил меня (Пушкин) — поясняется сказуемое. В отношениях с посторонними он требовал одного сохранения приличия (Герцен) — поясняется дополнение. У меня завтра последний экзамен, изустный… (Т у р-г е н е в) — поясняется определение. Бабы зашумели все сразу, в один голос, не давая Давыдову и слова молвить (Ш о л о х о в) — поясняется обстоятельство образа действия. правило. 1. Положение, выражающее определенную закономерность, постоянное соотношение каких-либо языковых явлений. Правило грамматическое. 2. Предписание или рекомендация, предлагающие в качестве нормативного конкретный способ использования языковых средств в письменной и устной, речи. Правило орфографическое. Правило орфоэпическое. Правило пунктуационное. правописание. То же, что орфография. пражская школа см. структурализм. практическая стилистика. Прикладной раздел стилистики речи, имеющий нормативный характер и исследующий способы и формы использования языковых средств в каждом конкретном случае, в зависимости от содержания речи, обстановки общения, цели высказывания. Рекомендации практической стилистики не абсолютны, они всецело подчинены условиям их применения. Задача практической стилистики — научить оценивать потенциальные выразительные и эмоциональные возможности языковых средств, умело и целесообразно их использовать, опираясь, в частности, на их синонимию. праязык (язык-основа). Древнейший из родственных языков, реконструируемый путем применения сравнительно-исторического метода, мыслимый как источник всех языков, составляющих общую семью (группу) и развившихся на его основе. Праязык индоевропейский. Праязык общеславянский. превосходная степень см. степень превосходная (в статье степени сравнения). предикат (лат. praedicatum — высказанное). 1. Логическое сказуемое — то, что в суждений высказывается о его субъекте. 2. То же, что грамматическое сказуемое. предикативная единица . 1. Синтаксическая структура, заключающая в себе предикат. 2. Часть сложного предложения, его строительный материал. предикативная основа (предикативное ядро) предложения. В подавляющем большинстве односоставных предложений — глагольная словоформа, в двусоставных предложениях — сочетание подлежащего и сказуемого. предикативная связь. Связь между подлежащим и сказуемым, форма выражения предикативных отношений, предикативная часть сложного предложения. Часть сложного предложения, являющаяся по форме простым предложением и вместе с такой же другой частью (ил в другими частями) образующая единое синтаксическое целое — сложное предложение. предикативно -атрибутивный. То же, что атрибутивно-предикативный предикативное определение. Определение, находящееся в атрибутивно-предикативных отношениях с подлежащим или прямым дополнением. Дети воспитанные так не поступают (дети какие? — воспитанные; при каком условии так не поступают?- если они воспитаны). Анисья не нарядная сидит аа станом (Л. Толстой) (какая Анисья? в к а-ком виде сиди т?). Я вижу свою дочь улыбающейся (связь с дополнением-существительным, выражающаяся в согласовании в роде и числе, и связь со сказуемым: вижу к а к о и?). См. атрибутивно-предикативный, а также обстоятельственное определение. предикативное сочетание. Сочетание подлежащего и сказуемого, образующее структурную основу, грамматический центр двусоставного предложения. В отличие от словосочетаний другого типа, выполняющих номинативную функцию наряду с отдельными словами, предикативное сочетание образуется только в пределах предложения. См. словосочетание. предикативное ядро предложения. То же, что предикативная основа предложения. предикативность. Выражение языковыми средствами отношения содержания высказываемого к действительности как основа предложения. Грамматическими, средствами выражения предикативности являются категория времени (все явления действии дельности происходят во времени, и содержание высказывания осознается в каком-либо временном плане, категория лица (высказывание, как правило, соотносит действие с одним из трех лиц) и категория модальности (высказывание говорящего сопровождается выражением его отношения к содержанию высказываемого). Предикативность и интонация сообщения являются общими характерными признаками предложения. предикативные категории глагола. Глагольные категории, образующие предикативность: категория лица, категория времени, категория наклонения (ср.: непредикативные категории глагола — категория вида, категория залога). предикативные наречия. То же, что категория состояния- предикативные отношения. Отношения между подлежащим как носителем признака и сказуемым как выражением признака. Предикативные отношения в предложении отражают отношения между субъектом и предикатом суждения. предикативные прилагательные см. категория состояния. предикативные формы глагола. Спрягаемые формы глагола, выполняющие в предложении функцию сказуемого и образуемые формами лица, числа, рода, времени и наклонения. предикативный член. То же, что именная часть составного сказуемого. предикативы. То же, что категория состояния. предикация (лат. praedicatio-высказывание). Отнесение содержания высказывания к действительности, осуществляемое в предложении. В предикации логический субъект раскрывается логическим предикатом (что-то о чем-то утверждается или отрицается). предицирование. То же, что предикация. предлог. Служебная часть речи, объединяющая слога, которые в сочетании с косвенными падежами имен существительных (местоимений, числительных, склоняемых субстантивированных слов) выражают различные отношения между формами имени и другими словами в словосочетании и предложении. Каждый Предлог употребляется с определенным падежом (одним, двумя, в двух случаях с тремя — предлоги по и с). Предлоги выражают отношения пространственные (жить в деревне, положить на стол), временные (заниматься с утра до вечера), объектные (рассказывать о путешествиях, забывать про сон), причинные (бледнеть от страха), целевые (отдать в ремонт), сопроводительные (гулять с друзьями) и др. Предлоги простые. Предлоги, состоящие из одного элемента (в, на, под, вдоль, кроме, около и др. ). Предлбги сложные. Предлоги, слившиеся из простых предлогов (из-за, из-под, по-за, по-над и др.). Предлбги составные. Предлоги, состоящие из двух или трех элементов (во время, по причине, несмотря на, в связи с, по отношению к и др.). Предлбги первообразные. Древнейшие предлоги, этимологически восходящие к знаменательным словам, но с точки зрения современного русского языка непроизводные (в, к, с, о, у, за, на, от и др.). Предлбги производные. Предлоги, образованные от знаменательных слов и находящиеся в живых словообразовательных связях с ними: 1) предлоги наречные; вдоль (ср.: вдоль реки — вдоль и поперек), вокруг (ср.5 вокруг дома — вокруг тишина), мимо (cp.: мимо нас-пройтимимо), напротив (ср.; напротив здания-сидеть напротив), позади (cp.: позади всех — идти позади) и др.; 2) предлоги отыменные: ввиду, вроде,. вследствие, наподобие, насчет, посредством, путем, по поводу, по причине, по случаю, со стороны, за исключением, в продолжение, в течение, по направлению к, в деле, за счет, по линии, в отношении, в отличие от, в силу, е целях и др. ; 3) предлоги отглагольные: благодаря, включая, исключая, спустя и др. предложение. 1. Минимальная единица человеческой речи, представляющая собой грамматически организованное соединение слов (или слово), обладающее известной смысловой и интонационной законченностью. Будучи единицей общения, предложение вместе с тем является единицей формирования и выражения мысли, в чем находит свое проявление единство языка и мышления. Предложение соотносительно с логическим суждением, однако не тождественно ему: каждое суждение выражается в форме предложения, но не всякое предложение выражает суждение. Предложение может выражать вопрос, побуждение и т. д., соотносительные не с двучленным суждением, а с другими формами мышления. Отражая деятельность интеллекта, предложение служит также для выражения эмоций и волеизъявлений, входящих в сферы чувства и воли. Грамматическую основу предложения образуют предикативность, складывающаяся из категории времени, категории лица, категории модальности, и интонация сообщения. В науке нет единого определения предложения: известно свыше двухсот пятидесяти различных определений. В истории разработки русского синтаксиса можно отметить попытки определить предложение в плане логическом, психологическом и формально-грамматическом. Представитель первого направления Ф. И. Буслаев определял предложение как “суждение, выраженное словами”, полагая, что в языке находят свое точное отражение и выражение логические категории и отношения. Исходя из того, что “грамматическое предложение вовсе не тождественно и не параллельно с логическим суждением”, представитель второго направления А. А. Потебня рассматривал предложение как выражение в словах психологического суждения, т. е. соединения двух представлений, образующих сложное представление. Существенным признаком предложения он считал наличие в нем глагола в личной форме (см. глагольность во 2-м знач.). Таких же взглядов придерживался ученик Потебни Д. Н. Овсянико-Куликовский. А. А. Шахматов построил свою теорию предложения на логико-психологической основе и так определил предложение: “Предложение — это единица речи, воспринимаемая говорящим и слушающим как грамматическое целое, служащее для словесного выражения единицы мышления» Психологической основой предложения Шахматов считал сочетание представлений в особом акте мышления (см. коммуникация во 2-м знач.). Основоположник формально-грамматического направления Ф. Ф. Фортунатов рассматривал предложение как один из видов словосочетания; “Среди грамматических словосочетаний, употребляющихся в полных предложениях в речи, господствующими являются в русском языке те именно словосочетания, которые мы вправе назвать грамматическими предложениями, так как они заключают в себе, как части, грамматическое подлежащее и грамматическое сказуемое» Члены предложения представителями этого направления определялись с морфологической точки зрения, т. е. характеризовались как части речи. В. В. Виноградов в основу определения предложения кладет структурно-семантический принцип; “Предложение — это грамматически оформленная по законам данного языка целостная единица речи, являющаяся главным средством формирования, выражения и сообщения мысли» Нет единства взглядов среди исследователей и по вопросу о принципах классификации предложений. В практике преподавания используется следующая классификация? 1) по характеру выражаемого в предложении отношения к действительности; предложения утвердительные и предложения отрицательны е; 2) по цели высказывания! предложения повествовательные, предложения вопросительные и предложения побудительные; 3) по составу: предложения простые и предложения сложные; 4) по наличию одного или двух организующих центров; предложения односоставные и предложения двусоставные; 5) по наличию или отсутствию второстепенных членов: предложения распространенные и предложения нераспространенные; 6) по наличию или частичному отсутствию всех необходимых членов данной структуры предложения i предложения полные и предложения неполные. См. перечисленные выше термины в алфавитном порядке, а также классификация предложений, односоставные предложения. 2. Часть сложного предложения (см. сложное предложение, сложносочиненное предложение, сложноподчиненное предложение, а также предикативная часть сложного предложения). предложение тождества . Двусоставное предложение, в котором отождествляются два представления, обозначенные обоими составами, поэтому возможна формальная их обратимость. Киев — мать городов русских (ср.: Мать городов русских — Киев). Наша задача — хорошо учиться (ср.: Хорошо учиться — наша задача). Синтаксическая двузначность подобных предложений (каждый состав в зависимости от занимаемого им места может быть то господствующим, то зависимым) заставляла некоторых исследователей отказаться от выделения в них состава подлежащего и состава сказуемого. Другие исследователи, исходя именно из порядка слов, считают составом подлежащего тот, который занимает первое место в предложении, а составом сказуемого — тот, который стоит на втором месте (ср. формальное решение вопроса о членах предложения в предложениях типа Мать любит дочь). При наличии в каждом составе именительного падежа играет роль возможность его замены творительным падежом; такую замену допускает именительный предикативный, но не именительный подлежащего, ср.: Киев был матерью городов русских (но нельзя сказать: “Мать городов русских была Киевом”), На этом основании, по мнению некоторых грамматистов, составом сказуемого всегда является тот, в котором возможна указанная замена, независимо от занимаемогоим места в предложении. В частности, предложения тождества, у которых в одном из составов имеется личное местоимение, должны рассматриваться как однозначные с подлежащим, выраженным личным местоимением, так как оно не допускает указанной замены; в предложении Мой лучший друг — ты составы обратимы (ср.: Ты мой лучший друг), но при любом порядке подлежащим является местоимение ты (можно сказать: Моим лучшим другом был ты, но нельзя сказать: “Мой лучший друг был тобою”). Если продолжить этот ход рассуждения и прибегнуть к замене инфинитива отглагольным существительным, то и предложение Учиться — наша задача (Наша задача — учиться) не двузначно; можно сказать! Учение было (является) нашей задачей, но нельзя сказать: “Наша задача была (является) учением» предложная связь. Лексико-синтаксическая связь между словами, осуществляемая при помощи предлогов. Заниматься по вечерам (cp.: заниматься вечерами), видеть в первый раз (ср.: видеть первый раз), понятный для каждого (ср.: понятный каждому), приятный для друзей (ср.: приятный друзьям), вытянуться в линию (cp.: вытянуться линией), собираться в кучки (ср.г собираться кучками). См. беспредложная связь. предложное словосочетание. Словосочетание, связь между элементами которого осуществляется посредством предлогов. Приехать на трамвае (ср.: приехать трамваем), прилететь на самолете (cp.: прилететь самолетом), охотиться в летнюю пору (cp. : охотиться летней порой), нужный для многих (ср.” нужный многим), прийти в три без четверти (cp.: прийти без четверти три). Предложные словосочетания, в которых отношения между их компонентами выражаются не только падежными окончаниями, но и предлогом, обычно имеют более конкретный характер, связь между словами уточняется. Так, в словосочетании письмо к отцу (cp.: письмо отцу) подчеркивается направленность действия) в словосочетани глаза у ребенка (cp.: глаза ребенка) подчеркивается значение принадлежности. Некоторые предложные словосочетания носят устарелый характер: представлять из себя (ср. современное: представлять собой), что касается до меня (ср.: что касается меня), считать за хорошего человека (ср.; считать хорошим человеком). См. беспредложное словосочетание. предложно-именная конструкция. Сочетание предлога с именем существительным. Вблизи города, около полуночи, благодаря случайности, по отношению к друзьям. предложное управление см. управление предложное (в статьеуправление). предложный падеж. Форма падежа, употребляющаяся только с предлогами (в, на, о, по, при) и сочетающаяся с глаголами, именами существительными, именами прилагательными. Предложный падеж обозначает! 1) объект речи, мысли, чувства, состояния: говорить об успехах науки, думать о будущем, грустить о прошлом, заботиться о детях, нуждаться в помощи; 2) время действия: болеть в детстве, уехать на будущей неделе, расплакаться при расставании, встретиться по приезде; 3) место действия: находиться в классе, гулять в лесу, стоять в углу (так называемый местный падеж)) 4) орудие действия: играть на рояле, тереть на терке; 5) образ и способ действия: раскаяться на словах, отвернуться в негодовании; 6) признак предмета: лицо в морщинах, пальто на подкладке, сад при доме. предударный. Находящийся перед ударным слогом. Предударный гласный. Предударный слое. предупредительная пауза см. пауза предупредительная (в статьепауза). пренебрежительные имена см. суффиксы субъективной оценки. препозитивный. Находящийся в препозиции. Препозитивное сказуемое (приближается зима) . Препозитивное несогласованное определение (его отъезд). Препозитивный аффикс кое-. препозиция (лат. praepositio — постановка впереди). Постановка одного из двух связанных между собой элементов перед другим. Свободно читать (препозиция зависимого члена словосочетания). Руку мне подал на прощание (Чехов) (препозиция прямого дополнения). Что волки жадны, всякий знает (Крылов) (препозиция придаточного предложения). префикс (лат. praefixum — прикрепленное впереди). То же, что приставка.

Предикативы (слова категории состояния , безлично-предикативные слова , слова состояния , предикативные слова , предикативные наречия ) — слова, обозначающие статическое состояние и выступающие в функции сказуемого (предиката) безличного предложения . Термин «предикатив» был введён чешскими лингвистами во второй половине XX века и применялся к той группе слов, которая в русской лингвистической литературе ранее получила название «категория состояния».

История понятия

Впервые термин «категория состояния» ввёл Л. В. Щерба в статье «О частях речи в русском языке» (1928) . Ряд учёных вслед за Виноградовым определяли категорию состояния как особую часть речи .

Поэтика предикатива

Предикативы активно используются авторами в качестве текстообразующего средства при создании поэтических произведений . Среди поэтов ХХ в. к словам категории состояния обращались Иннокентий Анненский , Марина Цветаева , Анна Ахматова , Николай Гумилев , Осип Мандельштам , Белла Ахмадулина , Вероника Тушнова и др. При этом функционирование слов данной части речи в поэтических системах каждого из авторов уникально. Характер отбора предикативов напрямую зависит от индивидуального стиля того или иного автора. Слова категории состояния позволяют поэтам точно и полно отразить внутренний мир лирических героев, передать их этические и эстетические предпочтения.

Предикатив в эсперанто

Основное отличие предикатива в эсперанто от русского предикатива состоит в том, что в эсперанто именная часть сказуемого всегда имеет форму простого именительного падежа , например: Mi fariĝis kuracisto (Я стал врачом).

По своему значению слова категории состояния делятся на несколько разрядов:

  1. Слова, обозначающие психическое и физическое состояние живых существ, состояние природы, окружающей среды и обстановки: а) психическое состояние человека: досадно, совестно, боязно, весело, грустно, жалко, смешно, обидно, страшно, скучно; б) волевое состояние: лень, охота, неохота, неволя; в) физическое состояние живых существ: больно, тошно, душно, противно; г) состояние природы, окружающей среды и обстановки: темно, светло, морозно, дождливо, ветрено, уютно, чисто, грязно, сыро, тесно.
  2. Слова, обозначающие состояние с модальной окраской, т. е. заключающие в себе значение необходимости, возможности, долженствования: можно, нужно, возможно, должно, необходимо, надобно, надо, угодно, нельзя.
  3. Слова, обозначающие оценку состояния или положения. Оценка может быть относительно протяженности во времени и пространстве: поздно, рано, время, пора, далеко, близко, низко, высоко; с точки зрения психологической, морально-этической: удобно, плохо, хорошо, трудно, легко, грех, ужас, стыд, позор; со стороны зрительного или слухового восприятия: видно, слышно.

Некоторые слова категории состояния являются многозначными и входят в несколько разрядов: плохо, холодно, жарко и т. п. Ср.: Плохо человеку. Когда он один (1 а). Плохо на улице во время осеннего дождя (1 г). Плохо, что не признаётся в содеянном (3). В зависимости от соотношения с другими частями речи слова категории состояния делятся на две группы: 1) безлично-предикативные слова на «о» в форме наречий и прилагательных: тихо, радостно, весело, страшно, ясно и др.; 2) безлично-предикативные слова в форме существительных: пора, грех, срам, стыд, неволя, мука, беда, лень, позор и т. п. Кроме того, существует целая группа слов категории состояния, которые не имеют омонимов среди других частей речи: боязно, надобно, стыдно, невдомек и т. п. При переходе в безлично-предикативные слова имён существительных последние теряют не только значение предметности, но и формы рода. Числа, падежа. Например: Жаль было расставаться. Лень было подняться. В данных предложениях на потерю форм рода словами категории состояния указывает отсутствие согласования со связкой «было». Место причастия, деепричастия и слов категории состояния в системе частей речи. Нет единого мнения о том, какое место занимают причастия, деепричастия и слова категории состояния в системе русского языка. Некоторые лингвисты выделяют их как отдельные части речи, у которых есть свои грамматические категории и синтаксические функции. Но, в то же время, близость причастий и деепричастий к глаголам позволяет говорить о них как об особых формах глаголов и не выделять их в отдельные части речи. По этой же самой причине о словах категории состояния часто говорят как о предикативных наречиях — особой разновидности наречий.

// Вестник МГОУ. Серия «Русская филология». — № 2. — М.: Изд-во МГОУ, 2009.

Немецкий предикатив и закрепление артиклей | Немецкий сообща (DM)

Продолжаем учить немецкий и не сдаемся лени 😉 Сегодня повторим различия артиклей, а также узнаем, что такое предикатив в немецком языке. Урок простенький и быстрый, в преддверии завтрашнего большого грамматического обзора имени существительного. Так что сегодня просто поддерживаем себя в форме, а вот завтра придется попотеть. Готовьтесь 😉

Предикатив в немецком языке — что такое и зачем

Согласно словарю, заумным словом «предикатив» обозначаются состояния. Причем к этим состояниям относят природные явления, характеристики человека, социальный статус и т.п. Пока не очень понятно? Объясню проще.

Обычно сказуемое выражено глаголом, т.к. речь идет о действии: Я работаю — Ich arbeite.
Но если нужно сказать о состоянии, характеристике кого- или чего-либо, то сказуемое будет не глагольное, а именное (относящееся к указанному лицу, явлению или предмету). Она красивая — Sie ist schön. Такие именные сказуемые по-научному и называются «предикативами».

Надеюсь, теперь стало немного яснее. Тем более что предикативы в немецком мы изучаем уже несколько дней 😉 Ведь предложения «Это книга«, «Он учитель» — тоже предикативы. Сегодня я предлагаю немного усложнить наши обычные задания, но об этом немного позже.

Как образуется именное сказуемое в немецком

Немецкий предикатив строится по простой схеме: подлежащее — глагол-связка — именное сказуемое.

Пример Prädikativ в немецком языке

Пример Prädikativ в немецком языке

Подлежащим может быть немецкое существительное или местоимение.

Глаголов-связок в немецком несколько, но мы пока будем применять только изученный sein (в переводе на русский «являться», «есть»).

А вот именное сказуемое немецкий язык предлагает использовать самое разное: существительное, прилагательное, причастие, числительное, наречие или местоимение.

Вот здесь как раз и предоставляется изучающим немецкий множество возможностей построения предложения. Смотрите сами, даже с нашим небольшим запасом слов можно составить различные конструкции:

  • Das ist ein FensterЭто окно.
  • Das Fenster ist kleinЭто окно маленькое.
  • Es ist groß Оно большое.
  • Der Mann ist LehrerЭтот мужчина является учителем.

Такая работа понятная и простая, но при этом еще и крайне полезная. Чем? Во-первых, запоминаем грамматику предикатива. Во-вторых, повторяем изученную лексику. В-третьих, учимся различать неопределенный и определенные немецкие артикли (обратите внимание на предложения со словами «это окно»).

Касательно артиклей, хочется напомнить правило.

Если объект речи конкретен и известен, ставим определенный артикль, соответствующий роду существительного. Если лицо или предмет называется впервые, то пишем неопределенный артикль. Во множественном числе немецкий артикль либо отсутствует, либо указывается определенный die.

И теперь поработаем над практикой. В качестве примера предлагаю упражнение из учебника Т.Камяновой «Практический курс немецкого языка». Но, желательно не просто выполнить задание, а еще и самостоятельно придумать десяток-другой подобных конструкций. Недостающие слова ищите в словаре или онлайн-переводчике. Так заодно и словарный запас пополните 😉

Страница из учебника Т.Камяновой «Практический курс немецкого языка»

Страница из учебника Т.Камяновой «Практический курс немецкого языка»

А я на этом прощаюсь, напоминаю про изучение грамматики существительного завтра и желаю неиссякаемого запаса интереса к немецкому языку!

Функция сказуемого (Predicate) в английском языке

Английское сказуемое передает информацию о том, что сообщается о процессе, явлении, лице или предмете, выступающими в функции подлежащих определенного предложения. Таким образом сказуемое соотносит с действительностью соответствующее высказывание, реализуя свою предикативность и – в определенных случаях – модальность.

Английское сказуемое призвано называть то, что должно быть сообщено о предмете, явлении или лице. При этом оно производит соотнесение определенного высказывания с действительностью и, таким образом, выражает модальность и предикативность предложения.

Функции сказуемых являются особенными потому, что их могут выполнять лишь представители одной части речи – глаголы в личных формах. Личные формы глагола могут реализовывать данную функцию самостоятельно или совместно с другими частями речи, однако присутствие глагольной формы в двусоставных английских предложениях является обязательным.

Английские сказуемые различаются по своему составу и могут относиться к разным типам: они могут представлять собой простые глагольные (simple verbal), составные глагольные (compound verbal), или же составные именные (compound nominal) сказуемые (predicates).

Simple Verbal Predicates

Простое глагольное сказуемое имеет в своем составе лишь полнозначный глагол в любой из его видо-временных форм, наклонений и залогов. Фразовые глаголы также относятся к данной категории, например:

  • — Her smile frightened the child. – Ее улыбка напугала ребенка (Past Simple глагола to frighten).
  • — Jane is making tea. – Джейн готовит чай (Present Continuous глагола to make).
  • — John has never been to Oslo. – Джон никогда не был в Осло (Past Perfect глагола to be).
  • — Jennifer will never pay attention to his words. – Дженнифер никогда не будет обращать внимание на его слова (Future Simple фразового глагола to pay attention).

Составные глагольные сказуемые представляют собой сочетание личных и неличных глагольных форм. В зависимости от семантики глагола в личной форме такие сказуемые можно поделить на несколько групп:

сказуемые с модальным значением, приобретаемым вследствие использования модального глагола, например:

  • — Ты можешь взять мой стул (= тебе разрешено). – may take my chair.
  • — Тебе следовало бы навестить свою сестру. – You should visit your sister.
  • — Твой кузен, должно быть, прочитал ту газету. – Your cousin must have read than newspaper.

сказуемые, означающие, что говорящему что-либо видится или кажется (изменяемая часть глагола – это to appear или to seem), например:

  • — Her husband appeared to be angered by the current situation. – Ее муж, казалось, был разгневан сложившейся ситуацией.
  • — Sarah seems to be very hungry tonight. – Кажется, Сара очень голодна сегодня вечером.

сказуемые, выражающие неожиданность или случайность, например:

  • — Their children happened to meet on the beach. – Их дети случайно встретились на пляже.
  • — Her aunt turned out to have a sense of humor. – Оказалось, что у ее тети было чувство юмора.
  • — Elisabeth chanced to buy tickets fort that concert. – Элизабет посчастливилось (неожиданно) приобрести билеты на тот концерт.

сказуемые, содержащие в себе указание на пространственное положение (глагол + причастие), например:

  • — Her brother went hunting. – Ее брат ушел на охоту (= пошел охотиться).
  • — George sat on the window sill reading her letter. – Джордж сидел на подоконнике и читал ее письмо.
  • — Mary lay deeply offended on the couch. – Мэри лежала на кушетке, обиженная до глубины души.

Под составными именными сказуемыми понимаются глаголы, в составе которых имеется глагол-связка и предикатив. Предикативы чаще всего выражаются прилагательными или существительными. Предикатив (именная часть) означает какое-либо явление, предмет или качество, на процесс становления которого или на состояние которого указывает глагол-связка, например:

  • — His elder sister is a trained nurse. – Его старшая сестра – медицинская сестра.
  • — The autumn sky is often cloudy. – Осеннее небо часто облачное.
  • — As a result her red dress became pink. – В результате ее красное платье стало розовым.

Безличные предикативы — Курсовая работа

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Калужский государственный университет им К. Э. Циолковского »

Филологический факультет

Кафедра русского языка как иностранного

Направление подготовки: 44.03.05

педагогическое образование,

профиль «Русский язык и иностранный язык»

КУРСОВАЯ РАБОТА

По дисциплине «Методика преподавания русского языка»

На тему: «Безличные предикативы»

 Выполнила:

Студентка 3 курса

Группы Б-ПРИЯ 32

                                         «___»_______________2020 г. Харитонова Е.В

Научный руководитель:

Доктор филологических наук

                                               «___»_______________2020 г. Еремин А.Н.

Калуга, 2020

Содержание

Введение                                                                                     3                            Глава I.

1.1 Значение предикатива                                                                                      4

1.2 Гипотеза Л.В. Щербы и Н.С. Поспелова                                                         5

1.3 Безличные предикативы и их признаки                                                          8  

Глава II.

2.1 Употребление безличных форм предикатива в поэтических текстах Веры Полозской                                                                                                               14

2.2 Выражение душевного состояния безличной формой предикатива в лирике А.Ахматовой, С.Есенина                                                                         18

 Заключение                                                                                                           23                                                            

Список использованных источников                                                                   25                                                      

Введение

Проблема классификаций частей речи – одна из самых глобальных проблем в современном русском языке. Сама морфологическая система русского языка устроена неравномерно. Все это обусловлено тем, что категориальные признаки разных частей речи могут «смешиваться». И именно к таким частям речи относятся предикативы, которые совмещают в себе признаки глагола и имени прилагательного.

Данная курсовая работа посвящена исследованию слов категорий состояния, а именно безличным предикативам.

Актуальность исследования определяется спорным и неординарным понимаем лингвистов слов категории состояния как части речи в современном русском языке.

Предмет исследования – использование безличных форм слов категории состояния в поэтических текстах и лирике.

Материал анализа – поэтические тексты Веры Полозской и лирика А. Ахматовой, С. Есенина.

Цель курсовой работы – раскрыть понятие « Безличные предикативы».

Задачи:

  1. Рассмотреть определение «предикатив» в широком и узком смысле.
  2. Познакомиться с понятием «безличный предикатив» и его признаками.
  3. Рассмотреть употребление безличных форм слов категории состояния в поэтических текстах Веры Полозковой и лирике А.Ахматовой, С. Есенина, В.Маяковского

        

Глава I.

  1. Значение предикатива в узком и широком смысле

Еще в первой трети XIX века в русской грамматике стояли такие такие разряды слов , которые были смежными с именами и глаголами, и выражали состояние. Преимущественно они употреблялись в функции сказуемого, не изменялись по падежам ( при близости к именам прилагательным и существительным), от наречий эти слова отличались «номинативом».  Именно все это и приводит к образованию в русском языке такого понятия как «Предикатив». А.Х. Востоков в «Русской грамматике» все эти разряды слов присоединяет к категории глагола, относя все краткие прилагательные , так как считал их «спрягаемыми словами»

Что означает предсказание?

  • Питер Джей Хотез:

    Это будет большой проблемой, поскольку мы вступаем в более теплые весенние и летние месяцы, когда мы начинаем видеть большой всплеск Aedes aegypti (который несет вирус Зика) на побережье Мексиканского залива, мы могли бы наблюдаем всплеск вируса Зика … и если мы начнем видеть большое количество случаев Зика, прогноз будет заключаться в том, что мы начнем видеть Гийена-Барре и микроцефалию.

  • Mitesh Patel:

    В будущих исследованиях следует проверить способы сочетания этих технологий с эффективными стратегиями взаимодействия с целью изменения поведения пациентов для лечения или снижения их риска, связанного с этими состояниями, по мере того, как в смарт-часы и смартфоны будет интегрировано больше датчиков с более высокой точностью… Прогноз с помощью методов машинного обучения точность для различных состояний здоровья будет продолжать улучшаться.

  • Доминик Бах:

    Когда мы говорим об уменьшении памяти о страхе, мы не говорим об удалении воспоминаний о том, что на самом деле произошло, участники могут не забывать, что они получили шок, когда экран был красным, но они ‘ забывают ‘инстинктивно испугаться, когда в следующий раз увидят красный экран. Научиться бояться угроз — важная способность… помогающая нам избегать опасностей.(Но) более предсказание угрозы может вызвать огромные страдания и страдания при тревожных расстройствах, таких как посттравматическое стрессовое расстройство.

  • Шиладитья ДасСарма:

    По мере того, как телескоп становится все сложнее, предсказание состоит в том, что они смогут определить спектр, исходящий от этих планет, они так далеко, и на самом деле нет света, это только звезду, которую они смогут увидеть, но это цель. Потому что так важно иметь возможность обнаружить жизнь где-нибудь во Вселенной.

  • Чарльз Кинг:

    Интересный момент в технологиях, используемых войсками союзников во время Дня «Д», заключается в том, насколько точно их разработка отражает подходы, используемые сегодня, были ли формальные проекты, возглавляемые обученными учеными и исследователями, такие как прилив механизм предсказания , созданный британским математиком Артуром Томасом Дудсоном, который использовался для определения точных дней / времени, когда должны произойти приземления в H-Hour для D-Day.

  • Почему так сложно предсказать наши будущие чувства

    Сейчас много говорят о новой норме и о том, что мы можем почувствовать, когда однажды вернемся в загруженный офис, в спортзал или в театр.Некоторые говорят, что даже представить себе не могут, что снова займутся чем-то из этих вещей, не говоря уже о том, чтобы танцевать в переполненном клубе или приветствовать друзей объятиями и поцелуями.

    Но умеем ли мы угадывать, что мы будем чувствовать в будущем? Ответ не очень. А это может означать, что мы не всегда принимаем правильные решения в своей жизни.

    Когда мы пытаемся предсказать, как мы будем себя чувствовать в будущем, мы, естественно, пытаемся руководствоваться прошлым. Это может сработать, за исключением того, что мы склонны думать о недавнем прошлом.Итак, если мы представим себе, каким может быть поездка на поезде в следующем году, вместо того, чтобы сосредотачиваться на сотнях поездок на поезде, которые мы совершили за эти годы, мы не можем не подумать о нашей последней поездке.

    Вам также может понравиться:

    И если это было в поезде, где люди в масках выглядели слегка нервными, это будет иметь первостепенное значение в нашем сознании, когда мы думаем о путешествии в будущее, даже если мы не знаем, как долго нам нужно будет носить маски.

    Мы не можем не сосредоточиться на том, что мы чувствуем прямо сейчас.Когда пациенты с хроническими головными болями описывают интенсивность своей боли, их описания больше зависят от интенсивности их головной боли в предыдущий день, чем от их интенсивности в целом. Если вы спросите людей, насколько им понравится миска со спагетти-болоньезе на следующий день, то чем больше они почувствуют голод в момент, когда вы их спросите, тем больше они скажут, что им это нравится.

    Психолог из Гарвардского университета Дэн Гилберт обнаружил, что, когда мы рассматриваем события, наши когнитивные процессы предпочитают крайности, первые и самые недавние.Это известно как «предвзятость воздействия», и это также заставляет нас сосредоточиться на главных особенностях мероприятия, поэтому, если мы направляемся на обед в паб в сельской местности, мы можем представить себе момент, когда сидим на солнышке. в красивом саду ест нашу еду. Мы с меньшей вероятностью представим себе дорогу, чтобы добраться туда, поиск паба со свободным столиком на улице, чувство голодного нетерпения, если еду нужно долго ждать, и возможность затяжной пробки по дороге домой.

    Что такое прогнозное моделирование?

    Прогнозирующее моделирование, также называемое прогнозной аналитикой, — это математический процесс, который направлен на прогнозирование будущих событий или результатов путем анализа закономерностей, которые могут прогнозировать будущие результаты.Цель прогнозного моделирования — ответить на следующий вопрос: «Что, исходя из известного поведения в прошлом, наиболее вероятно произойдет в будущем?»

    После сбора данных аналитик выбирает и обучает статистические модели, используя исторические данные. Хотя может возникнуть соблазн думать, что большие данные делают прогнозные модели более точными, статистические теоремы показывают, что после определенного момента ввод большего количества данных в прогнозную аналитическую модель не улучшает точность. Старая поговорка «Все модели ошибочны, но некоторые полезны» часто упоминается с точки зрения того, что они полагаются исключительно на прогнозные модели для определения будущих действий.

    Во многих случаях использования, включая прогнозы погоды, несколько моделей запускаются одновременно, а результаты объединяются для создания одного окончательного прогноза. Этот подход известен как ансамблевое моделирование. По мере появления дополнительных данных статистический анализ будет либо подтвержден, либо пересмотрен.

    Приложения прогнозного моделирования

    Прогностическое моделирование часто ассоциируется с метеорологией и прогнозированием погоды, но имеет множество приложений в бизнесе.

    Одно из наиболее распространенных применений прогнозного моделирования — в интернет-рекламе и маркетинге. Разработчики моделей используют исторические данные пользователей Интернета, прогоняя их через алгоритмы, чтобы определить, какие виды продуктов могут быть интересны пользователям и на что они, вероятно, будут нажимать.

    Байесовские фильтры спама используют прогнозирующее моделирование для определения вероятности того, что данное сообщение является спамом. При обнаружении мошенничества прогнозное моделирование используется для выявления в наборе данных выбросов, указывающих на мошенническую деятельность.А в управлении взаимоотношениями с клиентами (CRM) прогнозное моделирование используется для нацеливания сообщений на клиентов, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку. Другие приложения включают планирование мощностей, управление изменениями, аварийное восстановление (DR), проектирование, управление физической и цифровой безопасностью и городское планирование.

    Методы моделирования

    Анализ репрезентативных частей доступной информации — выборка — может помочь ускорить время разработки моделей и ускорить их развертывание.

    После того, как специалисты по данным соберут эти образцы данных, они должны выбрать правильную модель. Линейные регрессии относятся к простейшим типам прогнозных моделей. Линейные модели, по сути, принимают две коррелированные переменные — одну независимую, а другую зависимую — и наносят одну на ось x, а другую — на ось y. Модель применяет наиболее подходящую линию к полученным точкам данных. Специалисты по обработке данных могут использовать это, чтобы предсказать появление зависимой переменной в будущем.

    Различные алгоритмы прогнозного моделирования включают логистическую регрессию, анализ временных рядов и деревья решений.

    Некоторые из самых популярных методов включают:

    • Деревья принятия решений. Алгоритмы дерева решений берут данные (добытые, с открытым исходным кодом, внутренние) и отображают их в виде ветвей, чтобы отобразить возможные результаты различных решений. Деревья решений классифицируют переменные отклика и предсказывают переменные отклика на основе прошлых решений, могут использоваться с неполными наборами данных, легко объяснимы и доступны для начинающих специалистов по данным.
    • Анализ временных рядов. Это метод предсказания событий во времени. Вы можете предсказать будущие события, анализируя прошлые тенденции и экстраполируя их оттуда.
    • Логистическая регрессия. Этот метод представляет собой метод статистического анализа, который помогает при подготовке данных. По мере поступления большего количества данных способность алгоритма сортировать и классифицировать их улучшается, и поэтому можно делать прогнозы.

    Самая сложная область прогнозного моделирования — это нейронная сеть .Этот тип модели машинного обучения независимо просматривает большие объемы помеченных данных в поисках корреляций между переменными в данных. Он может обнаруживать даже тонкие корреляции, которые появляются только после просмотра миллионов точек данных. Затем алгоритм может сделать выводы о немаркированных файлах данных, которые по типу аналогичны набору данных, на котором он обучался. Нейронные сети составляют основу многих современных примеров искусственного интеллекта (ИИ), включая распознавание изображений, интеллектуальных помощников и генерацию естественного языка (NLG).

    Нейронная сеть — это тип прогнозной модели, которая независимо просматривает большие объемы помеченных данных в поисках корреляций между переменными в данных.

    Общие алгоритмы прогнозного моделирования

    Случайный лес. Алгоритм, объединяющий несвязанные деревья решений и использующий классификацию и регрессию для организации и маркировки огромных объемов данных.

    Модель с усилением градиента. Алгоритм, использующий несколько деревьев решений, похожий на случайный лес, но они более тесно связаны.При этом каждое дерево исправляет недостатки предыдущего и строит более точную картину.

    К-средства. Группирует точки данных аналогично модели кластеризации и пользуется популярностью в персонализированных розничных предложениях. Он может создавать персонализированные предложения при работе с большой группой, ища сходства.

    Пророк. Процедура прогнозирования, особенно эффективная при планировании мощностей. Этот алгоритм работает с данными временных рядов и является относительно гибким.

    Инструменты прогнозного моделирования

    Перед развертыванием инструмента модели прогнозирования важно, чтобы ваша организация задавала вопросы. Вы должны разобраться в следующем: уточнить, кто будет запускать программное обеспечение, каковы будут варианты использования этих инструментов, с какими другими инструментами будет взаимодействовать ваша прогнозная аналитика, а также бюджет.

    Различные инструменты предъявляют разные требования к грамотности данных, эффективны в разных случаях использования, лучше всего подходят для использования с аналогичным программным обеспечением и могут быть дорогими.Как только ваша организация прояснит эти вопросы, сравнивать инструменты станет проще.

    • Sisense. Программное обеспечение для бизнес-аналитики, предназначенное для различных компаний и предлагающее широкий спектр функций бизнес-аналитики. Это требует минимального опыта в сфере ИТ.
    • Хрустальный шар Оракула. Приложение на основе электронных таблиц, предназначенное для инженеров, специалистов по стратегическому планированию и ученых из различных отраслей, которое может использоваться для прогнозного моделирования, прогнозирования, а также моделирования и оптимизации.
    • IBM SPSS Predictive Analytics Enterprise. Платформа бизнес-аналитики, которая поддерживает интеграцию с открытым исходным кодом и предлагает описательный и прогнозный анализ, а также подготовку данных.
    • SAS Advanced Analytics. Программа, которая предлагает алгоритмы, которые определяют вероятность будущих результатов и могут использоваться для интеллектуального анализа данных, прогнозирования и эконометрики.

    Рекомендации по прогнозному моделированию

    Одна из наиболее часто упускаемых из виду проблем прогнозного моделирования — получение необходимого объема данных и их сортировка для использования при разработке алгоритмов.По некоторым оценкам, специалисты по данным тратят на этот шаг около 80% своего времени. Сбор данных важен, но его полезность ограничена, если эти данные не обрабатываются и не очищаются должным образом.

    После того, как данные отсортированы, организации должны соблюдать осторожность, чтобы избежать переобучения. Излишнее тестирование обучающих данных может привести к тому, что модель окажется очень точной, но запомнит ключевые моменты в наборе данных, а не научится обобщать.

    Хотя прогнозное моделирование часто считается в первую очередь математической проблемой, пользователи должны спланировать технические и организационные барьеры, которые могут помешать им получить необходимые данные.Часто системы, хранящие полезные данные, не подключены напрямую к централизованным хранилищам данных. Кроме того, некоторые направления бизнеса могут считать данные, которыми они управляют, являются их активом, и они не могут свободно делиться ими с группами специалистов по анализу данных.

    Еще одним потенциальным камнем преткновения для инициатив в области прогнозного моделирования является обеспечение решения реальных бизнес-задач в проектах. Иногда специалисты по данным обнаруживают корреляции, которые кажутся интересными в то время, и создают алгоритмы для дальнейшего исследования корреляции.Однако то, что они находят что-то статистически значимое, не означает, что это дает представление, которое может использовать бизнес. Инициативы по прогнозному моделированию должны иметь прочную основу для соответствия бизнесу.

    Почему предсказание будущего — это больше, чем просто игра | Институт Санта-Фе

    Наука прогнозирования лежит в основе современного мира, но попытки прогнозирования даже самых простых систем часто сбивают с толку ученых, в то время как сложные системы иногда оказываются на удивление предсказуемыми.

    Дэниел Б. Ларремор, Институт Санта-Фе и Аарон Клаузет, Университет Колорадо в Боулдере и Институт Санта-Фе

    Первоначально опубликовано в Christian Science Monitor 24 апреля 2017 г. как часть продолжающейся серии о науке о сложности Институтом Санта-Фе и The Christian Science Monitor при щедрой поддержке Университета штата Аризона.

    Наука предсказания лежит в основе современного мира, но попытки предсказать даже самые простые системы часто сбивают с толку ученых, в то время как сложные системы иногда оказываются на удивление предсказуемыми.

    Когда коэффициенты, опубликованные на треке, отличаются от коэффициентов, определенных с использованием инсайдерской информации, формула Келли объясняет, как учесть эти различия и сделать наилучшие возможные ставки с математической точки зрения. Формула сильна в своей простоте. Он говорит нам вкладывать деньги в каждую лошадь, для которой у нас есть информационное или статистическое преимущество, а затем точно вычисляет, какую часть нашего банкролла ставить на каждую лошадь, в зависимости от силы этого преимущества.

    В то время как эта основная идея была известна давно — чем больше разница в шансах трека и реальных шансах, тем больше возможностей для игрока — Келли незаметно произвел революцию в практике предсказаний, записав оптимальный обменный курс между знанием чего-то, что другие этого не делают, и преимущества этого знания.

    Сегодня ипподромы менее популярны, но принципы остаются прежними. Например, асимметрия в способности статистически предсказывать будущее — это хлеб с маслом для финансов во всем мире. Но прогнозы подкрепляют не только финансовые рынки.

    Prediction — это кольцо декодеров современного мира, затрагивающее все, от здравоохранения, автострахования, политики и терроризма до спорта, научных открытий и даже приложений для вызова пассажиров, которые разрушают индустрию такси.Однако в эпоху больших объемов данных и лучших алгоритмов исследователи открывают простые системы, которые кажутся принципиально непредсказуемыми, а также сложные системы, поведение которых на удивление предсказуемо.

    Опять же, подобные вещи являются нормой при изучении того, что исследователи называют сложными системами, системами с множеством взаимодействующих элементов, коллективное поведение которых противоречит ожиданиям, основанным на их составных частях. Могут быть простые шаблоны, которые организуют кажущиеся хаотическими событиями, но сложные ограничения для предсказания в довольно простых системах.Поиск закономерностей организации и преодоление пределов прогнозирования лежат в основе исследования сложных систем.

    Системы, в которых задействованы люди, могут быть особенно удивительными, потому что человеческое вмешательство, казалось бы, делает точное предсказание невозможным. В конце концов, если уравнение предсказывает, что биржевой трейдер или государственное должностное лицо предпримет определенный образ действий, этот человек может просто пойти другим курсом, что сразу же сделает прогноз неверным.

    И хотя предсказать, что может сделать человек, иногда почти невозможно, как мы видели в этой серии статей в The Christian Science Monitor, сложные социальные системы могут демонстрировать весьма предсказуемое поведение в больших масштабах.Например, ни один водитель не хочет застрять в пробке, но из-за выбора, который каждый водитель делает самостоятельно, и ограничений, связанных с поездками в час пик, пробки возникают, несмотря на попытки их избежать. Понять условия, в которых они появляются, довольно просто, даже если ни один отдельный водитель не может предсказать, какие конкретные решения приведут к пробке.

    Поиск предсказуемых закономерностей, возникающих в результате сложных взаимодействий многих отдельных частей, является нормой при изучении сложных систем.Обнаружение этих шаблонов организации и определение пределов их предсказуемости лежит в основе науки о сложности.

    Когда яблоко падает с дерева, все знают, что происходит дальше. Из применения научного метода, то есть из наблюдения, затем объяснения, затем предсказания и, наконец, проверки, мы знаем, что гравитация заставляет яблоко двигаться к земле с определенной и постоянной скоростью ускорения. Гравитация и падение настолько предсказуемы, что инженеры НАСА могут перебросить спутник на сто миллионов миль через Солнечную систему к Марсу и все же предсказать с точностью до десятка футов, где он войдет в атмосферу Красной планеты.

    Человеческие дела гораздо сложнее. Возьмите организованное насилие. Террористические акты могут происходить в случайных местах и ​​в любое время, а войны могут возникать по самым разным причинам, от внутренних политических восстаний до территориальных споров. Война и терроризм — это архетипический хаос.

    И все же и войны, и терроризм следуют одной и той же предсказуемой математической схеме. В начале 20 века английский эрудит Льюис Фрай Ричардсон начал изучать статистические закономерности масштабов войн, измеряемых количеством смертей, которые они вызывают.

    Он обнаружил, что войны происходят почти по той же схеме, что и землетрясения. То есть так же, как знаменитый закон Гутенберга-Рихтера (на котором основана шкала Рихтера) позволяет нам предсказать, сколько землетрясений магнитудой 3, 4 или 6 произойдет в Калифорнии в этом году, закон Ричардсона позволяет нам предсказать, сколько войн произойдет в течение следующих 30 лет, в результате чего погибнет 10 000 или 50 000 или любое другое количество людей.

    Закон Ричардсона не позволяет нам выходить за рамки общих прогнозов. Он мало помогает в прогнозировании того, какие страны вступят в войну, из-за чего и насколько большой будет та или иная война.Точно так же сейсмологи все еще не могут точно предсказать, когда и где может произойти какое-либо конкретное землетрясение или насколько сильным оно может быть.

    В 1960 году доктор Ричардсон предположил, что статистический закон, регулирующий войны, будет действовать и для других типов насилия, таких как убийства или массовые убийства. Недавние работы говорят о том, что он не был далек от истины. Та же математическая закономерность, что и в законе Гутенберга-Рихтера, также проявляется в масштабах террористических атак во всем мире и, возможно, даже применима к массовым расстрелам, которые стали тревожно обычным явлением в последние годы.

    Хотя эти статистические закономерности улучшили нашу способность оценивать общие мазки событий, мы все еще не можем предсказать точные детали следующего массового убийства.

    Поскольку у нас нет систематических данных о точных напряжениях и накоплении энергии в различных частях земной коры, мы не можем предсказать землетрясения. Точно так же непредвиденные обстоятельства человеческого поведения значительно затрудняют прогнозирование в сложных социальных системах, таких как те, которые порождают войны и террористические атаки.Мы далеки от полных данных. Но даже если бы он у нас был, мы бы не знали, что бы сделал конкретный человек. Мы можем предсказывать закономерности только в глобальном масштабе.

    Прогнозирование прогресса науки само по себе также сталкивается с жесткими ограничениями для точного предсказания. В 1964 году Арно Пензиас и Роберт Вудро Вильсон открыли космический микроволновый фон, шум, оставшийся от ранней Вселенной. В 1978 году они получили Нобелевскую премию за открытие, подтвердившее теорию Большого взрыва.

    Но Пензиас и Уилсон даже не искали космический микроволновый фон, когда наткнулись на него. Они пытались обнаружить радиоволны, отражающиеся от спутников, которые были доставлены на большие высоты воздушными шарами. Из приемника все время доносился странный шум. Они попытались устранить шум, переориентировав антенну, экспериментируя как днем, так и ночью, а также убрав семью голубей, гнездящихся в антенне. Но шум остался. Только после исключения всех альтернативных возможностей они осознали, что на самом деле нет радиоисточника на Земле или даже в нашей галактике, который мог бы объяснить их аномальные показания.

    Drs. Пензиас и Уилсон наткнулись на эхо Большого взрыва. Кто мог это предвидеть? Александр Флеминг открыл пенициллин в 1928 году не с помощью преднамеренных и предсказуемых процессов традиционного научного метода, а случайно. CRISPR-Cas9, чудо-белок, который позволяет ученым редактировать ген внутри живого организма, был обнаружен учеными, изучающими малоизвестный аспект определенных бактерий.

    Вы могли подумать, что мы, ученые, лучше предсказуем открытия.В конце концов, ученые помогают выбрать, какие научные проекты получают поддержку от налогоплательщиков, каких молодых исследователей нанимают для работы в собственных лабораториях, а какие научные работы выдерживают экспертную оценку. Каждый из этих вариантов — своего рода предсказание, от которого зависит научное сообщество.

    Но самые большие открытия зачастую труднее всего предсказать. Мы не видим их прихода, потому что они меняют то, как, как мы думали, устроен мир. Большие открытия ценны именно потому, что они свежи и новы, тогда как прогнозы всегда основаны на исторических закономерностях.

    Предсказывать, что будущее будет похоже на прошлое, что опытные ученые будут продолжать заниматься хорошей наукой или что горячая область исследований продолжит генерировать новые идеи, легко и естественно. Но это также скучно и недальновидно, а потому вряд ли приведет к действительно неожиданным идеям. Чтобы совершить эти большие скачки вперед, которые меняют наше понимание окружающего мира, почти всегда требуется азартная игра без гарантированной выплаты.

    Людям нравится предсказуемость.Предсказуемость обеспечивает нашу безопасность, гарантируя, что подушка безопасности вашего автомобиля сработает в 99% случаев. Предсказуемость позволяет нам предвидеть и планировать, поэтому дома в Калифорнии должны быть построены так, чтобы выдерживать землетрясения. А предсказуемость помогает нам избегать стихийных бедствий, поэтому мы ежегодно инвестируем миллионы долларов в работу метеорологических спутников.

    Тогда может показаться удивительным, что в некоторых системах мы действительно стремимся сделать вещи менее предсказуемыми.

    Оказывается, профессиональный баскетбол — одна из таких систем.Хотя миллионы фанатов могут думать иначе, физики и математики показали, что взлеты и падения размеров отведений в течение игры в высшей степени непредсказуемы. Настолько непредсказуемо, что результат большинства игр лишь немного менее предсказуем, чем предположение, будет ли орлов больше, чем решек при подбрасывании 100 монет.

    Конечно, вы можете улучшить свои прогнозы относительно развития игры, если знаете что-то о командах, с отдельными расчетами атакующих и защитных сил, звездных игроков, тренерской сообразительности, травм и тому подобного.Тем не менее, моделирование развития игры путем подбрасывания монеток позволяет хорошо прогнозировать результаты игр на целый сезон.

    Эта драматическая непредсказуемость вызывает недоумение. В конце концов, профессиональные спортсмены тратят огромную энергию на оттачивание своих навыков, а команды выигрывают или проигрывают в зависимости от того, насколько хорошо играют их игроки. Чтобы это не озадачило, давайте рассмотрим зрителей.

    Болельщики любят увлекательные игры. Огромные выбросы — это не весело. Командные виды спорта лучше всего, когда их взлеты и падения и, в конечном итоге, их результаты максимально случайны.Хорошая игра — это игра, в которой команды равны и отважно сражаются. Нам нравится, когда проигравшему удается одержать досадную победу в самый последний момент. Другими словами, мы жаждем ограниченной предсказуемости в нашем спорте.

    В начале 1950-х годов смотреть на баскетбол было скучно. Когда одна из команд открыла преимущество, игра превратилась в уединение, позволяя лидирующей команде фактически заморозить счет. Не было случайности, равных условий игры, никаких обещаний захватывающего финала.Как только команда вырвалась вперед, зрители с таким же успехом могли направиться к машине.

    Вот почему Дэнни Биасон, владелец Syracuse Nationals, выступал за введение 24-секундного таймера для броска в сезоне 54’-55 ’и в конечном итоге выиграл его. Таймер для броска, который требует, чтобы команда произвела бросок в течение 24 секунд после овладения мячом, размораживает счет и вносит большую степень случайности в каждую игру от начала до конца. Другими словами, в спорте мы настолько жаждем непредсказуемости, что, когда игра становится слишком предсказуемой, мы с радостью меняем правила, чтобы сделать ее более неопределенной.

    Непредсказуемость — неотъемлемая часть любого развлечения. Фильм ужасов — не забава без удивительных страхов, лучшие шутки всегда включают неожиданный элемент, а любовные истории привлекательны, потому что кажется невозможным, чтобы эти два человека когда-либо собрались вместе, но они делают это вопреки всему.

    Таким образом, в командных видах спорта и развлечениях пределы прогнозирования находятся в центре нашего интереса. Непредсказуемость держит нас на краю сиденья и может радовать или разбивать наши сердца.Те же ограничения являются источником любви игрока к спорту и его мечты о том, что инсайдерская информация одного человека может быть каким-то образом преобразована в статистическое преимущество у букмекеров.

    Книга Бена Мезрича «Разрушая дом» рассказывает захватывающую, но выдуманную историю команды Блэкджека Массачусетского технологического института. Но в 1990-х настоящая команда MIT Blackjack действительно поехала в Лас-Вегас. Вооруженные статистикой, они превратили свое преимущество в наличные и ушли с состояниями.

    Не первые.Нити их идей уходят в прошлое. В конце 1970-х команда из Санта-Крус построила миниатюрные компьютеры, которые они спрятали в своих ботинках и использовали для предсказания судьбы барабанного колеса рулетки. Как и студенты Массачусетского технологического института, которые придут после них, их прогнозы не были идеальными, но они знали, что любое статистическое преимущество можно превратить в выигрыш.

    Еще раньше победы Эда Торпа над блэкджеком в середине 1960-х годов были результатом тщательного использования различий между хорошим и плохим предсказанием.Он написал книгу о подсчете карт в блэкджеке и основал хедж-фонд. К 1988 году личные инвестиции доктора Торпа росли в годовом исчислении на 20 процентов в течение более 28 лет.

    История Торпа тоже начинается раньше. Он построил первый в мире носимый компьютер с Клодом Шенноном, ученым из Bell Labs, который положил начало эпохе компьютеров с теорией информации. В 1961 году, за два десятилетия до студентов Санта-Крус, Торп и Шеннон накопили достаточное статистическое преимущество, чтобы обыграть колеса рулетки в Неваде.Клод Шеннон работал в Bell Labs ни с кем иным, как с Джоном Келли младшим.

    Келли никогда не играл сам, но его формулы научили каждого из следивших за ним игроков, как конвертировать прогнозы в прибыль. В 1953 году он количественно оценил фундаментальную ценность предсказания, приравняв преимущество информации к заработку, и использовал лошадей на ипподроме, чтобы проиллюстрировать свои взгляды. Хотя большинство из нас никогда не слышали о Келли, сегодня мы используем его идеи, делая прогнозы относительно каждой части нашего сложного общества.

    Когда ставки предсказания высоки и случаются непредвиденные обстоятельства, возникает соблазн выбросить ребенка с водой в ванну и уволить статистиков за сюрпризы, которые, по их словам, маловероятны. Конечно, поступить так было бы неразумно.

    Несмотря на свои ограничения, будущее предсказания никогда не выглядело ярче. Те, кто отказываются от статистических прогнозов, оставляют деньги на столе. В конце концов, в конечном итоге они окажутся на проигравшей стороне людей, желающих читать работы Джона Келли.

    Дэниел Б. Ларремор — научный сотрудник Омидьяра в Институте Санта-Фе. Его исследования сосредоточены на разработке методов сетей, динамических систем и статистического вывода для решения проблем в социальных и биологических системах.

    Аарон Клаузет — доцент кафедры компьютерных наук и института BioFrontiers в Университете Колорадо в Боулдере, а также внешний профессор и бывший научный сотрудник Омидьяра в Институте Санта-Фе.Он является всемирно признанным экспертом в области сетевых исследований и вычислительного анализа сложных систем.

    Необходимость предсказывать

    Пояснения> Потребности > Прогноз

    Чувствовать все под контролем | К решить | Причина и следствие | Когда мы правильно и неправильно | Профессионалы | И что?

    Одна из вещей, которые мы постоянно делаем, — это прогнозирование будущее, будь то микропрогнозы движения или прогнозы того, что может случиться в следующем году.

    Чувствовать себя под контролем

    Наша основная потребность — это чувство контроль. Если мы сможем предсказать, что произойдет, это даст нам намного больше шанс контролировать вещи.

    Если мы не знаем, что будет дальше, мы не можем расслабиться и должен постоянно быть в поисках опасности.

    Решить

    В своих размышлениях и принятии решений мы постоянно с нетерпением жду, пытаясь решить лучший курс действий для достижения наших целей и избежания потенциальных неудобств.

    Если мы сможем точно предсказать, то мы добьемся успеха решения и добиться успеха в достижении наших целей и задач.

    Причина и следствие

    Способность предсказывать — это связь причины и следствия. Если мы сможем связать причину сегодняшнего дня со следствием завтрашнего дня, мы сможем предсказать. И если мы сможем создать цепочку из них, мы сможем предсказать, что будет дальше. неделя.

    Способность объяснить причину и эффект удовлетворяет еще одну потребность и позволяет нам проявить рационально для других людей, таким образом, кажется предсказуемым (и, следовательно, их потребности в прогнозировании и контроле).

    Когда мы правы и неправы

    Мы делаем много прогнозов, часто основанных на множестве мнений и надеюсь, и на очень небольшой факт. Неудивительно, что мы часто ошибаемся.

    Быть неправым может быть удивительно, но мы к этому привыкли и обычно справляются, оправдываясь, обычно обвиняя контекстные факторы. Когда вы делаете публичный прогноз, он помогает делать прогнозы во многом так же, как и другие. предсказывают, так как, когда вы все ошибаетесь, вы можете спрятаться в толпе.

    Когда вы правы, вы можете возвестить о своей способности предсказывать. Поскольку мы скрываем наши ошибки в прогнозировании, некоторые успехи могут звучать довольно удивительно.

    Профессионалы

    Если вы не можете предсказать, существует множество отраслей, о прогнозировании будущего от рыночных аналитиков, которые подскажут, какие акции покупать и продавать синоптикам, моделирующим ветер и облака.

    Даже высококвалифицированные люди плохо умеют предсказывать и учатся. аналитиков с Уолл-стрит и футбольных экспертов оказались немного лучше чем в среднем в их прогнозах.

    Ученые мужи часто стараются связать свои слова возможность, а не уверенность, говоря, как акции могут достичь исторического максимума или что сегодня днем ​​30% -ная вероятность дождя. Но они говорят это с такими По убеждению, мы верим, что более сильные эмоции важнее более слабых слов.

    И, ​​конечно же, есть более эзотерические провидцы и пророки. кто будет переворачивать карты или заглядывать в чайные листья, чтобы предугадать ваше личное будущее. Наука презирает такие методы, но индустрия, тем не менее, процветает.Наша потребность знать, что будущее заставляет нас слепо принимать заявления любого, кто указывают путь, и, возможно, особенно когда они берут наши деньги для удовольствия.

    Профессионалы знают ловушки и часто выбирают между двумя стратегии. Линейная стратегия основана на принципе повторения паттернов, так что завтра скорее всего будет как в следующем году. Но такие синоптики не замечают происходящие большие изменения (Карл Маркс сказал, что когда поезд истории попадает в кривая, академики отваливаются.)

    Нелинейные прогнозисты знают, что иногда все меняется радикально и стремятся прославиться как человек, который предсказал аварию или бум. Поэтому они часто делают тревожные прогнозы, зная, что их неудачи можно безопасно забыть, пока их один или два больших успеха может принести им славу и богатство. Исследования экономических прогнозистов показали, что те, кто делает большие правильные, хуже среднего предсказывают «нормальное» События.

    Будьте предсказуемы с другими людьми, и они будут доверять вам и нравиться вам легче.

    Вы также можете быть непредсказуемым, чтобы отложить их баланс, вызывая замешательство, что вы затем можно использовать.

    Когда люди не могут предсказать и не знают, что делать, они будут смотреть на других людей. Так что создайте для них новую ситуацию, а затем покажите им что делать.

    См. Также

    Контролировать, объяснять, Рациональность, Понимание, теории о прогнозирование

    Принцип смешения

    Регрессионный анализ для прогнозирования: понимание процесса

    Cardiopulm Phys Ther J.2009 сен; 20 (3): 23–26.

    , PT, PhD, доцент 1 and, PT, PhD, CSCS, FASCM, профессор и кафедра Shelton-Lacewell Endowed 2

    Phillip B. Therapy, Abilene, TX

    Dennis G O’Connell

    2 Университет Хардин-Симмонс, кафедра физиотерапии, Абилин, Техас

    1 Университет Хардин-Симмонс, кафедра физиотерапии, Абилин, Техас

    2 Университет Хардин-Симмонс, факультет физиотерапии, Абилин, Техас

    Автор, ответственный за переписку.Адрес для корреспонденции: Филиппа Б. Палмера, Университет Хардин-Симмонс, Департамент физиотерапии, Box 16065, Абилин, Техас 79698-6065 ([email protected]). Авторское право 2009 Отдел сердечно-сосудистой системы и легких, APTAT Эта статья цитируется другими статьи в ЧВК.

    Abstract

    Исследования, связанные с кардиореспираторным фитнесом, часто используют регрессионный анализ для прогнозирования кардиореспираторного статуса или будущих результатов. Чтение этих исследований может быть утомительным и трудным, если читатель не имеет полного представления о процессах, используемых в анализе.Эта функция призвана «упростить» процесс регрессионного анализа для прогнозирования, чтобы помочь читателям легче понять этот тип исследования. Примеры использования этого статистического метода приведены для облегчения понимания.

    ВВЕДЕНИЕ

    Градуированные тесты с максимальной нагрузкой, которые непосредственно измеряют максимальное потребление кислорода (VO 2 max), непрактичны в большинстве физиотерапевтических клиник, поскольку они требуют дорогостоящего оборудования и персонала, обученного для проведения тестов.Выполнение этих анализов в клинике также может потребовать медицинского наблюдения; в результате исследователи стремились разработать модели упражнений и без упражнений, которые позволили бы клиницистам прогнозировать VO 2 max без необходимости выполнять прямое измерение поглощения кислорода. В большинстве случаев исследователи используют регрессионный анализ для разработки своих моделей прогнозирования.

    Регрессионный анализ — это статистический метод определения взаимосвязи между одной зависимой (критериальной) переменной и одной или несколькими независимыми (предикторами) переменными.Анализ дает прогнозируемое значение критерия, полученное в результате линейной комбинации предикторов. Согласно Педхазуру, регрессионный анализ 15 имеет два применения в научной литературе: прогнозирование, включая классификацию, и объяснение. Ниже приводится краткий обзор использования регрессионного анализа для прогнозирования. Особое внимание уделяется выбору переменных-предикторов (оценка эффективности и точности модели) и перекрестной проверки (оценка стабильности модели).Обсуждение не претендует на полноту. Для более подробного объяснения регрессионного анализа читателю рекомендуется обратиться к одной из многих книг, написанных об этом статистическом методе (например, Fox; 5 Kleinbaum, Kupper & Muller; 12 Pedhazur; 15 and Weisberg 16 ). Примеры использования регрессионного анализа для прогнозирования взяты из исследования Bradshaw et al. 3 В этом исследовании заявленная цель исследователей заключалась в разработке уравнения для прогнозирования кардиореспираторной пригодности (CRF) на основе данных без упражнений (N-EX).

    ВЫБОР КРИТЕРИИ (ИЗМЕРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТА)

    Первым шагом регрессионного анализа является определение критериальной переменной. Pedhazur 15 предполагает, что критерий имеет приемлемые качества измерения (то есть надежность и валидность). Брэдшоу и др. 3 использовали VO 2 max в качестве критерия выбора для своей модели и измерили его, используя тест с максимальной градуированной нагрузкой (GXT), разработанный Джорджем. 6 Джордж 6 указал, что его протокол тестирования выгодно отличается от протокола Брюса с точки зрения предсказательной способности и имеет хорошую надежность повторного тестирования ( ICC =.98 –,99). Американский колледж спортивной медицины указывает, что измерение VO 2 max является «золотым стандартом» для измерения кардиореспираторной пригодности. 1 Эти факты подтверждают, что критерий, выбранный Брэдшоу и др. 3 , был подходящим и отвечает требованиям приемлемой надежности и достоверности.

    ВЫБОР ПРЕДИКТОРОВ: ЭФФЕКТИВНОСТЬ МОДЕЛИ

    После выбора критерия необходимо определить переменные-предикторы (выбор модели).Цель выбора модели — минимизировать количество предикторов, которые учитывают максимальную дисперсию критерия. 15 Другими словами, наиболее эффективная модель максимизирует значение коэффициента детерминации ( R 2 ). Этот коэффициент оценивает величину отклонения в оценке критерия, обусловленную линейной комбинацией переменных-предикторов. Чем выше значение для R 2 , тем меньше ошибок или необъяснимых отклонений и, следовательно, тем лучше прогноз. R 2 зависит от коэффициента множественной корреляции ( R ), который описывает взаимосвязь между наблюдаемыми и прогнозируемыми оценками критериев. Если нет разницы между прогнозируемыми и наблюдаемыми оценками, R равняется 1,00. Это представляет собой идеальный прогноз без ошибок и необъяснимых отклонений ( R 2 = 1,00). Когда R равно 0,00, нет никакой связи между предсказателем (ями) и критерием, и не было объяснено никаких различий в оценках ( R 2 = 0.00). Выбранные переменные не могут предсказать критерий. Как указывалось ранее, целью выбора модели является разработка модели, которая дает наивысшее расчетное значение для R 2 .

    Согласно Pedhazur, 15 стоимость R часто переоценивается. Причины этого выходят за рамки данного обсуждения; однако степень завышения зависит от размера выборки. Чем больше соотношение между количеством предикторов и испытуемых, тем больше завышение.Чтобы учесть это, размер выборки должен быть большим, и на каждый предиктор должно приходиться от 15 до 30 субъектов. 11 , 15 Конечно, наиболее эффективным способом определения оптимального размера выборки является статистический анализ мощности. 11 , 15

    Другой метод определения лучшей модели для прогнозирования — это проверка значимости добавления одной или нескольких переменных в модель с использованием частичного F-теста . Этот процесс, который далее обсуждается Клейнбаумом, Куппером и Мюллером, 12 , позволяет исключить предикторы, которые не вносят существенного вклада в прогноз, позволяя определить наиболее эффективную модель прогнозирования.В общем, частичный F-тест аналогичен F-тесту , используемому при дисперсионном анализе. Он оценивает статистическую значимость разницы между значениями для R 2 , полученными из 2 или более моделей прогнозирования с использованием подмножества переменных из исходного уравнения. Например, Брэдшоу и др. 3 указали, что все переменные внесли значительный вклад в их прогноз. Хотя исследователи не подробно описывают использованную процедуру, весьма вероятно, что были протестированы разные модели, за исключением одной или нескольких переменных, а полученные значения для R 2 были оценены на предмет статистической разницы.

    Хотя описанные выше методы полезны при определении наиболее эффективной модели для прогнозирования, при выборе подходящих переменных необходимо учитывать теорию. Необходимо изучить предыдущие исследования и выбрать предикторы, для которых установлена ​​связь между критерием и предикторами. 12 , 15

    Очевидно, что Брэдшоу и др. 3 опирались на теорию и предыдущие исследования, чтобы определить переменные, которые будут использоваться в их уравнениях прогноза.5 переменных, которые они выбрали для включения — пол, возраст, индекс массы тела (ИМТ), предполагаемая функциональная способность (PFA) и рейтинг физической активности (PAR) — в предыдущих исследованиях были показаны как способствующие прогнозированию VO 2 max (например, Heil et al; 8 George, Stone, & Burkett 7 ). Эти 5 предикторов составили 87% ( R = 0,93, R 2 = 0,87 ) дисперсии прогнозируемых значений для VO 2 макс.Исходя из соотношения 1:20 (предсказатель: размер выборки), эта оценка в R и, следовательно, R 2 , вряд ли будет завышена. Исследователи использовали изменения значения R 2 , чтобы определить, следует ли включать или исключать те или иные переменные. Они сообщили, что удаление воспринимаемой функциональной способности (PFA) как переменной привело к снижению R с 0,93 до 0,89. Без этой переменной на оставшиеся 4 предиктора приходилось бы только 79% дисперсии VO 2 max.Исследователи отметили, что каждая прогностическая переменная внесла значительный вклад ( p <0,05 ) в предсказание VO 2 max (см. Выше обсуждение, относящееся к частичному F-критерию ).

    ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ ПРОГНОЗА

    Оценка точности модели лучше всего достигается путем анализа стандартной ошибки оценки ( SEE ) и процента, который SEE представляет от прогнозируемого среднего ( SEE% ). SEE представляет степень, в которой прогнозируемые баллы отличаются от наблюдаемых баллов по критериальной мере, аналогично стандартному отклонению, используемому в других статистических процедурах. По словам Джексона, 10 меньших значений SEE указывают на большую точность прогноза. Сравнение SEE для разных моделей с использованием одного и того же образца позволяет определить наиболее точную модель для использования в прогнозировании. SEE% вычисляется путем деления SEE на среднее значение критерия ( SEE / критерий среднего значения) и может использоваться для сравнения различных моделей, полученных из разных выборок.

    Bradshaw et al 3 сообщают о SEE 3,44 мл · кг −1 · мин −1 (приблизительно 1 MET) с использованием всех 5 переменных в уравнении (пол, возраст, BMI, PFA, PA -Р). Когда переменная PFA удаляется из модели, оставляя только 4 переменные для прогноза (пол, возраст, ИМТ, PA-R), SEE увеличивается до 4,20 мл · кг −1 · мин −1 . Увеличение ошибки указывает на то, что модель без PFA менее точна при прогнозировании VO 2 max.Это подтверждается снижением стоимости R (см. Обсуждение выше). Исследователи сравнивают свою модель предсказания с моделью Джорджа, Стоуна и Беркетта, 7 , указывая на то, что их модель столь же точна. Не рекомендуется сравнивать модели, основанные на SEE , если данные были собраны из разных образцов, как это было в этих двух исследованиях. Такое сравнение следует проводить с использованием SEE%. Брэдшоу и его коллеги 3 сообщают о SEE% для своей модели (8.62%), но не сообщают значения из других моделей при проведении сравнений.

    Некоторые выступают за использование статистики, полученной из предсказанной остаточной суммы квадратов ( PRESS ), в качестве средства выбора предикторов. 2 , 4 , 16 Эти статистические данные чаще используются при перекрестной проверке моделей и будут обсуждаться более подробно позже.

    ОЦЕНКА СТАБИЛЬНОСТИ МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

    После определения наиболее эффективной и точной модели для прогнозирования целесообразно провести оценку ее устойчивости.Модель или уравнение называется «стабильной», если ее можно применить к разным выборкам из одной и той же совокупности без потери точности прогноза. Это достигается путем перекрестной проверки модели. Перекрестная проверка определяет, насколько хорошо модель прогнозирования, разработанная с использованием одной выборки, работает в другой выборке из той же генеральной совокупности. Для перекрестной проверки можно использовать несколько методов, включая использование двух независимых выборок, разделенных выборок и статистики, связанной с PRESS , разработанной на основе одной и той же выборки.

    Использование 2 независимых выборок включает случайный выбор 2 групп из одной и той же совокупности. Одна группа становится «обучающей» или «исследовательской» группой, используемой для создания модели прогнозирования. 5 Вторая группа, «подтверждающая» или «подтверждающая», используется для оценки стабильности модели. Исследователь сравнивает значения R 2 из 2 групп, и оценка «усадки», разница между двумя значениями для R 2 , используется в качестве индикатора стабильности модели.Эмпирического правила для интерпретации различий нет, но Клейнбаум, Куппер и Мюллер 12 предполагают, что значения «усадки» менее 0,10 указывают на стабильную модель. Хотя это предпочтительно, использование независимых выборок используется редко из соображений стоимости.

    Аналогичный метод перекрестной проверки использует разделенные выборки. После того, как выборка была выбрана из совокупности, она случайным образом делится на 2 подгруппы. Одна подгруппа становится «исследовательской» группой, а другая используется как «проверяющая» группа.Снова сравниваются значения для R 2 , а стабильность модели оценивается путем вычисления «усадки».

    Холидей, Баллард и МакКаун 9 выступают за использование статистики PRESS для перекрестной проверки регрессионных моделей как средства решения проблем разделения данных. Метод PRESS — это анализ складного ножа, который используется для решения проблемы систематической ошибки оценки, связанной с использованием небольших размеров выборки. 13 Как правило, анализ складного ножа вычисляет желаемую статистику теста несколько раз, при этом отдельные случаи не учитываются.В случае метода PRESS вычисляются остатки или различия между фактическими значениями критерия для каждого человека и прогнозируемым значением с использованием формулы, полученной с данными индивидуума, удаленными из прогноза. Статистика PRESS представляет собой сумму квадратов остатков, полученных из этих вычислений, и аналогична сумме квадратов ошибки (SS , ошибка ), используемой при дисперсионном анализе (ANOVA). Myers 14 обсуждает использование статистики PRESS и подробно описывает, как она рассчитывается.Читатель может обратиться к этому тексту и к статье Холидей, Балларда и Маккеуна 9 для получения дополнительной информации.

    После определения статистику PRESS можно использовать для расчета модифицированной формы R 2 и SEE . R 2 ДАВЛЕНИЕ рассчитывается по следующей формуле: R 2 ДАВЛЕНИЕ = 1 — [ ДАВЛЕНИЕ / SS итого ] , где SS всего равно сумме квадратов исходного уравнения регрессии. 14 Стандартная ошибка оценки PRESS ( SEE PRESS ) рассчитывается следующим образом: SEE PRESS =, где n равно количеству отдельных случаев. 14 Чем меньше разница между двумя значениями для R 2 и SEE , тем более стабильна модель для прогнозирования. Брэдшоу и др. 3 использовали этот метод в своем исследовании.Они сообщили о значении R 2 PRESS 0,83, что на 0,04 меньше R 2 для их модели прогноза. Используя стандарт, установленный Кляйнбаумом, Куппером и Мюллером, 12 , модель, разработанная этими исследователями, может показаться стабильной, то есть ее можно использовать для прогнозирования в выборках из одной и той же популяции. Это также подтверждается небольшой разницей между SEE и SEE PRESS , 3.44 и 3,63 мл · кг -1 · мин -1 соответственно.

    СРАВНЕНИЕ ДВУХ РАЗЛИЧНЫХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

    Сравнение двух разных моделей для прогнозирования может помочь уточнить использование регрессионного анализа при прогнозировании. В таблице представлены данные двух исследований, которые будут использованы в следующем обсуждении.

    Таблица 1

    Сравнение двух моделей без упражнений для прогнозирования CRF

    )
    Переменные Heil et al 8 N = 374 Bradshaw et al 3 10095 9082 N
    β
    Перехват 36.580 48,073
    Пол (мужской = 1, женский = 0) 3,706 6,178
    Возраст (лет) 0,558 −0,246
    Возраст Возраст 2 — 7,81 E-3
    Процент жира в организме −0,541
    Индекс массы тела (кг-м −2 ) −0,619
    Код активности (0 7) 1.347
    Рейтинг физической активности (0–10) 0,671
    Воспринимаемая функциональная способность 0,712

    .88 (.77) .93 (.87)

    SEE
    0 · мл – кг −1 · мин −1 3,44 мл · кг −1 мин −1

    SEE %
    12,7% 8,6%

    Как отмечалось выше, первым шагом является выбор соответствующего критерия или показателя результата. Bradshaw et al. 3 выбрали VO 2 max в качестве критерия для измерения кардиореспираторной пригодности.Heil et al. 8 использовали пик VO 2 . Эти 2 измерения часто считаются одинаковыми, однако пик VO 2 предполагает, что условия для измерения максимального потребления кислорода не были соблюдены. 17 Было бы оптимальным сравнивать модели, основанные на одном и том же критерии, но это несущественно, тем более что оба критерия измеряют кардиореспираторную пригодность во многом одинаково.

    Второй шаг включает выбор переменных для прогноза. Как видно из таблицы, обе группы исследователей выбрали 5 переменных для использования в своей модели.5 переменных, выбранных Брэдшоу и др. 3 , обеспечивают лучший прогноз на основе значений R 2 (0,87 и 0,77), что указывает на то, что их модель учитывает большую дисперсию (87% против 77%). ) в прогнозе, чем модель Heil et al. 8 Следует также отметить, что SEE , рассчитанное в модели Bradshaw 3 (3,44 мл · кг −1 · мин −1 ), меньше, чем указано Heil et al. 8 ( 4.90 мл · кг -1 · мин -1 ). Однако помните, что сравнение SEE следует проводить только в том случае, если обе модели разработаны с использованием выборок из одной и той же совокупности. Сравнение прогнозов, разработанных для разных популяций, можно выполнить с помощью SEE% . Обзор значений для SEE% в таблице, по-видимому, указывает на то, что модель, разработанная Брэдшоу и др. 3 , является более точной, поскольку процент среднего значения для VO 2 max, представленного ошибкой, меньше указанного. по Heil et al. 8 Таким образом, модель Брэдшоу 3 может показаться более эффективной, учитывая большую дисперсию прогноза с использованием того же количества переменных. Это также может показаться более точным при сравнении SEE% .

    Две модели нельзя сравнивать на основании стабильности моделей. Каждая группа исследователей использовала разные методы перекрестной проверки. Обе модели, однако, кажутся относительно стабильными на основе представленных данных. Клиницист может предположить, что любая модель будет работать достаточно хорошо при применении к образцам из тех же популяций, что и исследователи.

    РЕЗЮМЕ

    Целью этого краткого обзора было демистификация регрессионного анализа для прогнозирования путем его простого объяснения и демонстрации его использования. При обзоре научных статей, в которых для прогнозирования использовался регрессионный анализ, физиотерапевты должны убедиться, что: (1) критерий, выбранный для исследования, является подходящим и соответствует стандартам надежности и достоверности, (2) процессами, используемыми исследователями для оценки и эффективность, и точность модели являются подходящими, 3) предикторы, выбранные для использования в модели, являются разумными на основе теории или предыдущих исследований, и 4) исследователи оценили стабильность модели посредством процесса перекрестной проверки, предоставляя возможность другим использовать прогноз модель в разных выборках, взятых из одной и той же популяции.

    СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

    1. Руководство ACSM по тестированию с физической нагрузкой и предписаниям. 7 . версия. Филадельфия, Пенсильвания: Липпинкотт Уильямс и Уилкинс; 2006. [Google Scholar] 2. Белсли Д.А., Кух Э., Велш РЭ. Регрессионная диагностика: определение важных данных и источников коллинеарности. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: John Wiley & Sons; 1980. [Google Scholar] 3. Брэдшоу Д.И., Джордж Д.Д., Хайд А. и др. Точная модель регрессии VO2max без упражнений для взрослых в возрасте 18–65 лет. Res Q Exerc Sport.2005. 76: 426–432. [PubMed] [Google Scholar] 4. Кук Р.Д., Вайсберг С. Остатки и влияние в регрессии. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Чепмен и Холл; 1982. [Google Scholar] 5. Фокс Дж. Прикладной регрессионный анализ, линейные модели и родственные методы. Таузенд-Оукс, Калифорния: SAGE Publications; 1997. [Google Scholar] 6. Джордж JD. Альтернативный подход к тестированию на максимальную нагрузку и прогноз VO 2 max у студентов колледжа. Res Q Exerc Sport. 1996. 67: 452–457. [PubMed] [Google Scholar] 7. Джордж Дж. Д., Стоун В. Дж., Беркетт Л. Н..Без упражнений VO 2 max оценка для физически активных студентов колледжа. Медико-спортивные упражнения. 1997: 415–423. [PubMed] [Google Scholar] 8. Heil DP, Freedson PS, Ahlquist LE, Price J, Rippe JM. Модели регрессии без упражнений для оценки пикового потребления кислорода. Медико-спортивные упражнения. 1995: 599–606. [PubMed] [Google Scholar] 9. Холидей ДБ, Баллард Дж. Э., Маккеун Британская Колумбия. Статистика, связанная с PRESS: инструменты регрессии для перекрестной проверки и диагностики случаев. Медико-спортивные упражнения. 1995: 612–620. [PubMed] [Google Scholar] 10.Джексон А.С. Применение регрессионного анализа в науке о физических упражнениях. В: Сафрит MJ, Wood TM, редакторы. Концепции измерения в физическом воспитании и физических упражнениях. Шампейн, Иллинойс: Книги по кинетике человека; 1989. [Google Scholar] 11. Kerlinger FN, Pedhazur EJ. Множественная регрессия в поведенческих исследованиях. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Холт, Райнхарт и Уинстон, Инк .; 1973. [Google Scholar] 12. Клейнбаум Д.Г., Куппер Л.Л., Мюллер К.Э. Прикладная регрессия и другие многомерные методы. 2 и . версия. Бостон, Массачусетс: Издательская компания PWS-KENT; 1988 г.[Google Scholar] 13. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. У. Анализ данных, включая статистику. В: Линдзей Г., Аронсон Э., редакторы. Справочник по социальной психологии. Ридинг, Массачусетс: издательство Addison-Wesley Publishing Company; 1968. [Google Scholar] 14. Майерс Р.Х. Классическая и современная регрессия с приложениями. 2 и . изд. Пасифик Гроув, Калифорния: Обучение Даксбери Томсон; 1990. [Google Scholar] 15. Pedhazur EJ. Множественная регрессия в поведенческих исследованиях. 3 ряд . изд. Форт-Уэрт, Техас: Издательство колледжа Харкорт Брейс; 1997 г.[Google Scholar] 16. Вайсберг С. Прикладная линейная регрессия. 2 и . изд. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: John Wiley & Sons; 1985. [Google Scholar] 17. Zeballos RJ, Weisman IM. За кулисами сердечно-легочных нагрузок. Clin Chest Med. 1994; 15: 193–213. [PubMed] [Google Scholar]

    Как мы прогнозируем будущий климат?

    Краткий ответ:

    Чтобы предсказать будущий климат, ученые используют компьютерные программы, называемые климатическими моделями, чтобы понять, как меняется наша планета.Климатические модели работают как компьютерная лаборатория. Они позволяют ученым изучать, как различные факторы влияют на климат региона.

    Ученые используют компьютерные программы под названием климатические модели , чтобы понять, как меняется наша планета.

    Что такое климат?

    Подпись: Горы в хребте Брукс на Аляске во время операции НАСА «Ледяной мост». Предоставлено: НАСА / Майкл Студингер

    .

    Погода — это особое событие, например, ливень или жаркий день, которое происходит в течение короткого периода времени.Прогноз погоды может сказать вам, какой будет погода через несколько часов или дней.

    Климат , с другой стороны, представляет собой средние погодные условия в месте за длительный период времени — 30 лет и более. Как ученые предсказывают, каким будет климат Земли в будущем? Они используют специальные компьютерные программы под названием климатические модели .

    Что такое климатическая модель?

    Климатические модели представляют собой имитационные модели. Моделирование — это способ понять то, что было бы трудно испытать в реальной жизни.Например, обычному человеку не разрешается водить гоночную машину. Тем не менее, моделирование, как и видеоигры, может помочь вам ощутить, каково это — масштабировать гоночную трассу.

    Модель климата — это симуляция всех факторов, которые могут повлиять на климат Земли. Некоторые из этих факторов на самом деле не меняются, например, расстояние до берега, высота над уровнем моря и широта. Некоторые факторы действительно меняются, например, времена года, сильные извержения вулканов, загрязнение воздуха или — за миллионы лет — сдвиги на континентах.

    В реальном мире все эти вещи связаны, и в модели они тоже.

    В этом видео используются данные климатической модели, чтобы показать, как изменятся глобальные температуры в течение этого столетия. Предоставлено: Студия научной визуализации НАСА.

    Как используется климатическая модель?

    Климатические модели работают как компьютерная лаборатория. Они позволяют ученым изучать, как различные факторы влияют на климат региона.

    Допустим, ученый хочет знать, что произойдет, если температура океанов внезапно изменится. У нас нет запасной Земли, которую мы могли бы использовать для экспериментов, поэтому модель позволяет нам проверять идеи, которые на самом деле было бы невозможно или опасно реализовать.

    В модели климата ученый может безопасно изменять температуру океанов внутри компьютера. Затем модель показывает, как многое изменится из-за потепления океанов.

    В конце расчета модель может показать, например, что немного более теплый океан может вызвать большие изменения климата Земли.Это также может показать, как это небольшое изменение может иметь долгосрочные последствия. Модель может помочь ученым понять, как изменение температуры океана влияет на климат Земли через 10 лет, через 100 лет или через 1000 лет.

    Как мы узнаем, что климатические модели точны?

    Спутники НАСА для наблюдения за Землей собирают много информации о нашей планете и ее атмосфере. Ученые собирают информацию о климате в прошлом по очень старым деревьям и льду, пробуренным из глубин ледников.Используя всю эту информацию, ученые могут понять, как изменения на нашей планете или атмосфере повлияли на климат с течением времени.

    Например, предположим, что мы знаем, что температура океана в какой-то момент в прошлом повышалась, и мы также знаем, какое влияние это изменение оказало на климат Земли. Мы можем использовать эту информацию, чтобы проверить, верны ли прогнозы модели о подобных изменениях в будущем.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *