The methodology of updating predictive information based on the bayesian approach

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A methodology for updating predictive information is presented, which is based on the application of the Bayes formula to clarify the a posteriori probability of predicted events as new data becomes available indicating their likelihood. The content of the stages of the methodology implementation with practical examples for quantitative and qualitative assessments is given. Variants of visualization of forecasting results and their interpretation are proposed.

About the authors

A. L. Afanasyev

ВНИИ «Центр»

Author for correspondence.
Email: afal69@mail.ru

кандидат технических наук, руководитель Центра прогнозирования развития науки, техники и технологий

Russian Federation

References

  1. Моррис У.Т. Наука об управлении. Байе­совский подход. М.: Изд-во «Мир», 1971.
  2. с.
  3. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. М.: Финансы и статистика, 1987. 336 с.
  4. Прокопчина, С.В. Разработка методов и средств байесовской интеллектуализации измерений в задачах мониторинга сложных объектов: дис. … д-ра техн. наук: 05.11.16. СПб., 1995. 450 с.
  5. Акимов В.А., Мишурный А.В., Якимюк О.В. Прогнозно-аналитические решения по природным, техногенным и биологическим угрозам: монография; под ред. А.П. Чуприяна; М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2022. 316 с.
  6. Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В. Байесовские сети: Логико-вероятностный подход. СПб.: Наука, 2006. 607 с.
  7. Афанасьев А.Л., Курицын А.В., Голубев С.С. Проблемы развития цифровых технологий для Арктической зоны Российской Федерации / Мировая экономика в новых условиях развития: готовность к ответу на вызовы // Материалы Международной научно-практической конференции; под ред. А.А. Ефремова. 2019. С. 201–205.
  8. Афанасьев А.Л., Курицын А.В., Голубев С.С. Глобальные тенденции научно-технологического развития России и их использование в интересах обеспечения обороны и безопасности государства; сб. статей XIX Нац. науч. конф. с между. участием «Россия: тенденции и перспективы развития». 2020. № 15. С. 39–46.
  9. Афанасьев А.Л., Курицын А.В., Голубев С.С. Применение технологий искусственного интеллекта в научно-технологическом прогнозировании // Прикладная информатика. 2022. Т. 17, № 4 (100). С. 57–74.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».