概率预测英文解释翻译、概率预测的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 probability forecasting

分词翻译：

概率的英语翻译：

probability
【化】 probability
【医】 probability
【经】 probability

预测的英语翻译：

forecast; cast; dope out; prognosticate
【计】 forecasting; look-ahead
【化】 prediction
【医】 prognose; prognosticate
【经】 anticipation; forecast; forecasting

专业解析

概率预测（Probability Prediction）是统计学和数据分析领域的重要概念，指基于历史数据与数学模型，对某一事件未来发生的可能性进行量化评估的过程。其核心在于将不确定性转化为可计算的概率值，从而支持科学决策。以下是汉英词典视角下的详细解析：

定义与翻译
在汉英对照中，概率预测对应“probabilistic forecasting”或“probability prediction”，强调通过概率分布描述潜在结果的可能性。例如，牛津词典将其定义为“a method of estimating the likelihood of future events based on observed patterns and statistical models”。
核心要素
- 样本空间（Sample Space）：所有可能结果的集合，如天气预报中的“晴、雨、多云”状态。
- 条件概率（Conditional Probability）：用贝叶斯定理表达，公式为：
  $$ P(A|B) = frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} $$
- 置信区间（Confidence Interval）：量化预测结果的可信范围，常见于金融风险评估。
应用场景
该术语在气象学（如降水概率）、医学（疾病风险预测）和人工智能（机器学习模型输出置信度）中广泛应用。剑桥词典指出其“通过量化不确定性提升决策可靠性”的特征。
权威研究参考
据《统计学年鉴》研究，概率预测需满足校准性（calibration）和锐度（sharpness）两大标准，前者要求预测概率与真实频率一致，后者强调概率分布的集中程度。

网络扩展解释

概率预测是一种基于概率论的方法，用于估计未来事件发生的可能性。它不局限于判断事件“是否发生”，而是通过量化不同结果的概率分布，帮助决策者更全面地理解不确定性。以下从核心概念、应用场景、常用方法及与点预测的差异等方面展开解释：

一、核心概念

概率预测的核心是用概率值描述事件发生的置信度。例如，天气预报中“明日降水概率为70%”意味着综合考虑气象数据后，模型认为下雨的可能性为70%。这种预测方式不仅提供结果，还反映了预测的可靠程度。

二、典型应用场景

气象学：预测降水、台风路径等概率（如“飓风登陆某地的概率为60%”）。
金融投资：评估股票收益率的分布或违约风险概率，辅助资产组合优化。
医疗诊断：预测患者患某种疾病的概率（如癌症复发概率）。
工业维护：预估设备故障概率，制定预防性维护计划。

三、常用方法

贝叶斯统计：基于先验概率和观测数据更新后验概率，公式为：
$$ P(A|B) = frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} $$
机器学习模型：逻辑回归、随机森林、神经网络（尤其是输出概率的Softmax层）等。
时间序列分析：蒙特卡洛模拟、状态空间模型（如卡尔曼滤波）。

四、与点预测的区别

点预测：输出单一确定值（如“明日降雨量50mm”），忽略不确定性。
概率预测：输出概率分布（如“50%概率降雨30-70mm”），更适用于风险敏感场景。

五、评估指标

常用指标包括：

Brier分数：衡量预测概率与真实二分类结果的均方误差。
对数损失（Log Loss）：对概率预测的校准性敏感，值越小越好。
连续分级概率评分（CRPS）：适用于连续型概率预测。

通过概率预测，决策者可以权衡不同结果的风险与收益，例如在金融中分散投资，或在医疗中选择更保守的治疗方案。其局限性主要在于依赖数据质量和模型假设，需结合领域知识谨慎解读。