Редкие события: различия между версиями

Материал из in.wiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 3: Строка 3:
 
== Введение ==
 
== Введение ==
 
Редкие события — это дискретные события, которые статистически «невероятны» в том, что они очень редко наблюдаются. Несмотря на статистическую маловероятность, такие события могут быть правдоподобны, если исторические примеры подобных событий были задокументированы<ref>Morio, J., Balesdent, M. (2015). ''Estimation of Rare Event Probabilities in Complex Aerospace and Other Systems''. Elsevier Science. http://store.elsevier.com/product.jsp?isbn=9780081000915&pagename=search {{Wayback|url=http://store.elsevier.com/product.jsp?isbn=9780081000915&pagename=search |date=20160304070735 }}</ref>. Научный и популярный анализ редких событий часто фокусируется на тех событиях, от которых разумно ожидать существенного негативного влияния на общество, в том числе экономических последствий<ref>Sanders, D. (2002). The management of losses arising from extreme events. Paper presented at General Insurance Convention. http://www.actuaries.org.uk/research-and-resources/documents/management-losses-arising-extreme-events {{Wayback|url=http://www.actuaries.org.uk/research-and-resources/documents/management-losses-arising-extreme-events |date=20150930134423 }}</ref> и человеческих жертв<ref>Clauset, A., & Woodard, R. (2013). Estimating the historical and future probabilities of large terrorist events. ''Annals of Applied Statistics'',''7''(4),1838-1865. doi:10.1214/12-AOAS614. https://arxiv.org/abs/1209.0089 {{Wayback|url=https://arxiv.org/abs/1209.0089 |date=20180910094515 }}</ref>. Примерами таких событий могут быть 8,0+ землетрясение магнитудой Рихтера, ядерный инцидент, который убивает тысячи людей, или 10 % + однодневное изменение стоимости индекса фондового рынка<ref>Ghil, M., P. Yiou, S. Hallegatte, B. D. Malamud, P. Naveau, A. Soloviev, P. Friederichs, et al. (2011). Extreme events: Dynamics, statistics and prediction. ''Nonlinear Processes in Geophysics'', ''18''(3), 295—350. doi:10.5194/npg-18-295-2011. http://www.nonlin-processes-geophys.net/18/295/2011/npg-18-295-2011.pdf {{Wayback|url=http://www.nonlin-processes-geophys.net/18/295/2011/npg-18-295-2011.pdf |date=20200225174230 }}</ref><ref>Sharma, A. S., Bunde, A., Dimri,V.P., & [[Daniel N. Baker|Baker,D.N.]] (2013). ''Extreme events and natural hazards: The complexity perspective''. Wiley. https://books.google.com/books?id=t3F9K5clZwsC {{Wayback|url=https://books.google.com/books?id=t3F9K5clZwsC |date=20170224054617 }}</ref><ref>Watkins, N. W. (2013). Bunched black (and grouped grey) swans: Dissipative and non-dissipative models of correlated extreme fluctuations in complex geosystems. ''Geophysical Research Letters'', ''40''(2), 402-10</ref>.
 
Редкие события — это дискретные события, которые статистически «невероятны» в том, что они очень редко наблюдаются. Несмотря на статистическую маловероятность, такие события могут быть правдоподобны, если исторические примеры подобных событий были задокументированы<ref>Morio, J., Balesdent, M. (2015). ''Estimation of Rare Event Probabilities in Complex Aerospace and Other Systems''. Elsevier Science. http://store.elsevier.com/product.jsp?isbn=9780081000915&pagename=search {{Wayback|url=http://store.elsevier.com/product.jsp?isbn=9780081000915&pagename=search |date=20160304070735 }}</ref>. Научный и популярный анализ редких событий часто фокусируется на тех событиях, от которых разумно ожидать существенного негативного влияния на общество, в том числе экономических последствий<ref>Sanders, D. (2002). The management of losses arising from extreme events. Paper presented at General Insurance Convention. http://www.actuaries.org.uk/research-and-resources/documents/management-losses-arising-extreme-events {{Wayback|url=http://www.actuaries.org.uk/research-and-resources/documents/management-losses-arising-extreme-events |date=20150930134423 }}</ref> и человеческих жертв<ref>Clauset, A., & Woodard, R. (2013). Estimating the historical and future probabilities of large terrorist events. ''Annals of Applied Statistics'',''7''(4),1838-1865. doi:10.1214/12-AOAS614. https://arxiv.org/abs/1209.0089 {{Wayback|url=https://arxiv.org/abs/1209.0089 |date=20180910094515 }}</ref>. Примерами таких событий могут быть 8,0+ землетрясение магнитудой Рихтера, ядерный инцидент, который убивает тысячи людей, или 10 % + однодневное изменение стоимости индекса фондового рынка<ref>Ghil, M., P. Yiou, S. Hallegatte, B. D. Malamud, P. Naveau, A. Soloviev, P. Friederichs, et al. (2011). Extreme events: Dynamics, statistics and prediction. ''Nonlinear Processes in Geophysics'', ''18''(3), 295—350. doi:10.5194/npg-18-295-2011. http://www.nonlin-processes-geophys.net/18/295/2011/npg-18-295-2011.pdf {{Wayback|url=http://www.nonlin-processes-geophys.net/18/295/2011/npg-18-295-2011.pdf |date=20200225174230 }}</ref><ref>Sharma, A. S., Bunde, A., Dimri,V.P., & [[Daniel N. Baker|Baker,D.N.]] (2013). ''Extreme events and natural hazards: The complexity perspective''. Wiley. https://books.google.com/books?id=t3F9K5clZwsC {{Wayback|url=https://books.google.com/books?id=t3F9K5clZwsC |date=20170224054617 }}</ref><ref>Watkins, N. W. (2013). Bunched black (and grouped grey) swans: Dissipative and non-dissipative models of correlated extreme fluctuations in complex geosystems. ''Geophysical Research Letters'', ''40''(2), 402-10</ref>.
 +
 +
Такое «моделирование» может включать широкий спектр подходов, включая, в первую очередь, статистические модели для анализа данных исторических событий<ref>{{Cite journal|last1=King|first1=Gary|last2=Zeng|first2=Langche|date=2001|title=Logistic Regression in Rare Events Data|url=https://www.jstor.org/stable/25791637|journal=Political Analysis|volume=9|issue=2|pages=137–163|doi=10.1093/oxfordjournals.pan.a004868|jstor=25791637|issn=1047-1987|doi-access=free}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=King|first1=Gary|last2=Zeng|first2=Langche|date=2001|title=Explaining Rare Events in International Relations|url=https://www.jstor.org/stable/3078661|journal=International Organization|volume=55|issue=3|pages=693–715|doi=10.1162/00208180152507597|jstor=3078661|s2cid=17865688|issn=0020-8183}}</ref> и компьютерные модели при помощи которых исследователи пытаются моделировать процессы и динамику редких событий<ref>{{cite book|last=Klüppelberg|first=Claudia|title=Modelling Extremal Events|year=1997|isbn=978-3-642-08242-9|doi=10.1007/978-3-642-33483-2|authorlink=Claudia Klüppelberg}}</ref>. REM также включает в себя усилия по прогнозированию возникновения подобных событий в течение некоторого будущего периода времени, что может представлять интерес как для научных, так и для прикладных целей (например, снижения рисков и планирования)<ref>{{cite journal|doi=10.1016/j.techfore.2009.10.008|title=The limits of forecasting methods in anticipating rare events|year=2010|last1=Goodwin|first1=Paul|last2=Wright|first2=George|journal=Technological Forecasting and Social Change|volume=77|issue=3|pages=355–368|url=http://dro.dur.ac.uk/6748/1/6748.pdf}}</ref>. Новые методы сбора данных можно использовать для изучения данных о редких событиях<ref>{{Cite journal|last1=King|first1=Gary|last2=Zeng|first2=Langche|date=2002-05-30|title=Estimating risk and rate levels, ratios and differences in case-control studies|url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sim.1032|journal=Statistics in Medicine|language=en|volume=21|issue=10|pages=1409–1427|doi=10.1002/sim.1032|pmid=12185893|s2cid=11387977|issn=0277-6715}}</ref>.
  
 
== Моделирование и анализ ==
 
== Моделирование и анализ ==
Строка 9: Строка 11:
 
== Доступные релевантные наборы данных ==
 
== Доступные релевантные наборы данных ==
 
== См. также ==
 
== См. также ==
 +
 +
* [[Метаанализ]]
  
 
== Примечания ==
 
== Примечания ==

Версия от 02:13, 15 мая 2024

Редкие события — это события, которые происходят с низкой частотой, или гипотетические события, которые имеют потенциально широко распространенное влияние и могут дестабилизировать общество[1]. К редким событиям относятся явления природы (крупные землетрясения, цунами[2], ураганы, наводнения, астероидные удары, солнечные вспышки[3] и т. д.), антропогенные и социальные[4] опасности и катаклизмы (военные действия и связанные с ними формы насильственных конфликтов, террористические акты, промышленные аварии) события, способные дестабилизировать финансовые и товарные рынки и т. д.[5], а также явления, для которых природные и антропогенные факторы взаимодействуют сложными способами (распространение эпидемических заболеваний, изменения климата, связанные с потеплением климата и т. д.).

Введение

Редкие события — это дискретные события, которые статистически «невероятны» в том, что они очень редко наблюдаются. Несмотря на статистическую маловероятность, такие события могут быть правдоподобны, если исторические примеры подобных событий были задокументированы[6]. Научный и популярный анализ редких событий часто фокусируется на тех событиях, от которых разумно ожидать существенного негативного влияния на общество, в том числе экономических последствий[7] и человеческих жертв[8]. Примерами таких событий могут быть 8,0+ землетрясение магнитудой Рихтера, ядерный инцидент, который убивает тысячи людей, или 10 % + однодневное изменение стоимости индекса фондового рынка[9][10][11].

Такое «моделирование» может включать широкий спектр подходов, включая, в первую очередь, статистические модели для анализа данных исторических событий[12][13] и компьютерные модели при помощи которых исследователи пытаются моделировать процессы и динамику редких событий[14]. REM также включает в себя усилия по прогнозированию возникновения подобных событий в течение некоторого будущего периода времени, что может представлять интерес как для научных, так и для прикладных целей (например, снижения рисков и планирования)[15]. Новые методы сбора данных можно использовать для изучения данных о редких событиях[16].

Моделирование и анализ

Моделирование редких событий (rare event modeling, REM) — попытки охарактеризовать параметры статистического распределения, возникновение и динамику статистически редких событий.

Доступные релевантные наборы данных

См. также

Примечания

  1. King, G., Zeng, L. Logistic regression in rare events data. Political Analysis, 9 (2), 2001 г., 137-63.
  2. Dysthe, Kristian; Krogstad, Harald E.; Müller, Peter (January 2008). "Oceanic Rogue Waves". Annual Review of Fluid Mechanics. 40 (1): 287–310. Bibcode:2008AnRFM..40..287D. doi:10.1146/annurev.fluid.40.111406.102203.
  3. Dudley, John M.; Dias, Frédéric; Erkintalo, Miro; Genty, Goëry (28 September 2014). "Instabilities, breathers and rogue waves in optics". Nature Photonics. 8 (10): 755–764. arXiv:1410.3071. Bibcode:2014NaPho...8..755D. doi:10.1038/nphoton.2014.220. S2CID 53349599.
  4. King, Gary; Zeng, Langche (2001). "Logistic Regression in Rare Events Data". Political Analysis. 9 (2): 137–163. doi:10.1093/oxfordjournals.pan.a004868.
  5. Sornette, Didier. Why stock markets crash : critical events in complex financial systems. — Princeton University Press, 2017. — ISBN 9781400885091.
  6. Morio, J., Balesdent, M. (2015). Estimation of Rare Event Probabilities in Complex Aerospace and Other Systems. Elsevier Science. http://store.elsevier.com/product.jsp?isbn=9780081000915&pagename=search Архивная копия от 4 марта 2016 на Wayback Machine
  7. Sanders, D. (2002). The management of losses arising from extreme events. Paper presented at General Insurance Convention. http://www.actuaries.org.uk/research-and-resources/documents/management-losses-arising-extreme-events Архивная копия от 30 сентября 2015 на Wayback Machine
  8. Clauset, A., & Woodard, R. (2013). Estimating the historical and future probabilities of large terrorist events. Annals of Applied Statistics,7(4),1838-1865. doi:10.1214/12-AOAS614. https://arxiv.org/abs/1209.0089 Архивная копия от 10 сентября 2018 на Wayback Machine
  9. Ghil, M., P. Yiou, S. Hallegatte, B. D. Malamud, P. Naveau, A. Soloviev, P. Friederichs, et al. (2011). Extreme events: Dynamics, statistics and prediction. Nonlinear Processes in Geophysics, 18(3), 295—350. doi:10.5194/npg-18-295-2011. http://www.nonlin-processes-geophys.net/18/295/2011/npg-18-295-2011.pdf Архивная копия от 25 февраля 2020 на Wayback Machine
  10. Sharma, A. S., Bunde, A., Dimri,V.P., & Baker,D.N. (2013). Extreme events and natural hazards: The complexity perspective. Wiley. https://books.google.com/books?id=t3F9K5clZwsC Архивная копия от 24 февраля 2017 на Wayback Machine
  11. Watkins, N. W. (2013). Bunched black (and grouped grey) swans: Dissipative and non-dissipative models of correlated extreme fluctuations in complex geosystems. Geophysical Research Letters, 40(2), 402-10
  12. King, Gary; Zeng, Langche (2001). "Logistic Regression in Rare Events Data". Political Analysis. 9 (2): 137–163. doi:10.1093/oxfordjournals.pan.a004868. ISSN 1047-1987. JSTOR 25791637.
  13. King, Gary; Zeng, Langche (2001). "Explaining Rare Events in International Relations". International Organization. 55 (3): 693–715. doi:10.1162/00208180152507597. ISSN 0020-8183. JSTOR 3078661. S2CID 17865688.
  14. Klüppelberg, Claudia. Modelling Extremal Events. — 1997. — ISBN 978-3-642-08242-9. — doi:10.1007/978-3-642-33483-2.
  15. Goodwin, Paul; Wright, George (2010). "The limits of forecasting methods in anticipating rare events" (PDF). Technological Forecasting and Social Change. 77 (3): 355–368. doi:10.1016/j.techfore.2009.10.008.
  16. King, Gary; Zeng, Langche (2002-05-30). "Estimating risk and rate levels, ratios and differences in case-control studies". Statistics in Medicine (англ.). 21 (10): 1409–1427. doi:10.1002/sim.1032. ISSN 0277-6715. PMID 12185893. S2CID 11387977.