Кіріспе

Барлық телекоммуникациялық қызмет көрсетушілер желілерін жоспарлауға көмек ретінде болжамдық есептеулер жүргізеді. Нақты болжамдар операторларға жаңа өнімді іске қосу алдында өнімді әзірлеу және енгізу, жарнамалау, баға белгілеу сияқты маңызды инвестициялық шешімдерді қабылдауға көмектеседі, соның арқасында компания жаңа жобадан пайда табады және капитал тиімді жұмсалады.

Неліктен болжау қолданылады?

Болжамдарды көптеген мақсаттар үшін жасауға болады, сондықтан есептеуді жүргізу себебі анық айқындалып, түсінікті болуы қажет. Болжам жасаудың жиі кездесетін себептері мыналарды қамтиды: Мұны болжам не үшін жасалып жатыр екенін қарастыру арқылы іске асыруға болады. Мақсатты топ анықталғаннан кейін, үлгі таңдалуы керек. Үлгі – мақсатты топтың бір бөлігі және ол мақсатты топтағы барлық адамдарды дәл бейнелейтіндей етіп таңдалуы тиіс. Содан кейін сауалнама топқа бірнеше сұрақ қойылып, олардың жауаптары тіркеледі. Тіркелген жауаптар статистикалық және талдау әдістерін қолдану арқылы талдануы керек. Орташа пікір және осы орташа мәнге қатысты ауытқулар – қолданылатын статистикалық талдау техникалары. Талдау нәтижелері баламалы болжам әдістерін қолдану арқылы тексерілуі керек, содан кейін нәтижелер жариялануы мүмкін. Бұл әдіс тек қана үлгі мақсатты топтың теңдестірілген және дұрыс бөлігі болғанда және үлгі топ сұрақтарға дұрыс жауап берген жағдайда ғана дұрыс екенін есте ұстау керек.

Уақыт сериясы әдістері

Уақыт қатарлары әдістері оқиғаларды белгілі бір мерзімде жүргізілетін өлшемдерге негізделген. Бұл әдістер осындай деректерді пайдаланып, болашаққа экстраполяция жасауға мүмкіндік беретін модельдерді құрайды, соның арқасында болжам жасалады. Әр модель әртүрлі болжамдар жиынтығы бойынша жұмыс істейді және әртүрлі мақсаттар үшін жасалған. Уақыт қатарлары әдістерінің мысалдары:

Экспоненциалды тегістеу – Бұл әдіс талданатын деректердің жылжымалы орташасына негізделген, мысалы, сату көрсеткіштерінің жылжымалы орташасы.
Циклдық және маусымдық трендтер – Бұл әдіс циклдық немесе маусымдық кезеңдерде пайда болатын үлгіні немесе трендті анықтауға көмектесу үшін бұрынғы деректерге назар аударады. Зерттеушілер ағымдағы деректерді пайдаланып, осы кезеңдегі деректерге сәйкес келетін үлгіні түзетуге және осылайша ағымдағы маусымның немесе циклдың қалған бөлігінде не болатынын болжауға болады.
Статистикалық модельдер – Статистикалық модельдер зерттеушіге айнымалылар арасындағы статистикалық байланыстарды дамытуға мүмкіндік береді. Бұл модельдер ағымдағы деректерге негізделген және экстраполяция арқылы болашақ модель құруға болады. Экстраполяция техникалары стандартты статистикалық заңдарға негізделген, бұл болжамның дәлдігін арттырады. Статистикалық техникалар болжамдарды ғана емес, сонымен қатар дәлдігі мен сенімділігін де анықтайды. Мұның мысалы ретінде 1917 жылы Дания математигі Агнер Эрланг жасаған ERLANG B және C формулаларын келтіруге болады.

Себептік модельдер

Себеп-салдарлық модельдер – болжаудың ең дәл түрі және ең күрделісі. Олар болжанатын оқиғалардың толыққанды және күрделі моделін құруды қажет етеді. Модельде барлық мүмкін айнымалылар қамтылуы керек, сондай-ақ барлық мүмкін нәтижелерді болжау қабілеті болуы тиіс. Себеп-салдарлық модельдер көбінесе соншалықты күрделі болады ki, оларды тек компьютерде ғана жасау мүмкін. Олар оқиғалар жиынтығынан алынған деректер негізінде әзірленеді. Модельдің дәлдігі оны жасау үшін қолданылған деректердің дәлдігімен шектеседі.

Бірлескен болжамалар

Комбинациялық болжамдар жоғарыда талқыланған әдістерді біріктіреді. Оның артықшылығы – көп жағдайда дәлдік артады; алайда зерттеуші жоғарыда аталған әдістердің кемшіліктері болжамдарда күрделі қателер тудырмауы үшін сақ болуы керек. Комбинациялық болжамдардың мысалдары: "Пайымдау және сандық болжамдарды интеграциялау" және "Жай және салмақталған орташалар".

Болжамның дәлдігін анықтау

Кез келген болжамның дұрыстығын анықтау қиын, себебі ол болашақ оқиғаларды болжауға жасалған әрекет, ал мұндай болжам жасау үнемі қиындық тудырады. Болжамның дәлдігін жақсарту және тексеру үшін зерттеушілер көптеген әртүрлі тексеру әдістерін пайдаланады. Бір қарапайым тексеру әдісі – бірнеше әртүрлі болжау әдістерін қолданып, нәтижелерді салыстыру арқылы олардың шамалас екенін анықтау. Тағы бір әдіс болжам есептеуіндегі қателерді статистикалық түрде есептеп, оларды түбірлік орташа квадрат қатесі түрінде көрсетуден тұрады, осылайша әдістің жалпы қателігін бағалауға болады. Сезімталдық талдауы да пайдалы болуы мүмкін, өйткені ол болжамды жасауға негіз болған бастапқы деректердің кейбіреуі қате болып шыққан жағдайда не болатынын анықтайды. Болжамның дәлдігін анықтау, болжам жасау сияқты, ешқашан толық сеніммен орындала алмайды, сондықтан кіріс деректерінің мүмкіндігінше дәл өлшеніп, алынуын, ең тиімді болжау әдістерінің таңдалуын және болжау процесінің мүмкіндігінше қатаң түрде жүзеге асырылуын қамтамасыз ету қажет.