2015-10-22
463
Точность метода экстраполяции вызывает сомнения двоякого рода: во-первых, как было видно из предыдущих примеров, линия закономерности изменения прогнозируемого явления может быть проведена более или менее точно и, во-вторых, предполагается, что эта линия не изменяется в будущем.
Неточность первого рода разрешима. Так, в предыдущих двух параграфах показаны две модификации метода экстраполяции, отличающиеся различной степенью точности. Кроме того, существует еще один метод — метод наименьших квадратов (метод Гаусса), позволяющий точно и корректно провести искомую линию. Этот метод здесь не приводится, так как для пользования им необходимо располагать некоторыми специальными математическими знаниями и выполнять достаточно сложные вычисления.
Однако в принципиальном отношении проблема решена и точность проведения линии, которая находится на минимальном расстоянии от всех экспериментальных точек, обеспечивается.
Несколько хуже дело обстоит с самой линией закономерности. Практически нет уверенности в том, что продление линии отражает реальное положение дел и в дальнейшем развитие событий будет таким же, как и в исследованном прошлом.
Так, в рассмотренном примере 37. продление линии закономерности до 7-й и 8-й условной единиц времени означает, что в 7-й и в 8-й единице времени спортсмен улучшает свои результаты в таком же темпе, как и в предыдущие 5 единиц времени. Между тем, на практике может быть так, что где-нибудь после 6-й или 7-й единицы характер приращения результатов изменился и линия закономерности должна изменить свое направление. В таком случае прогноз, проведенный вышеприведенным способом, не оправдал бы себя.
К сожалению, в этом плане уточняющих методов нет и ошибка возможна. С таким же успехом можно ожидать, что линия закономерности не изменится и ошибки в прогнозе не будет. Таким образом, метод все-таки оправдан в том смысле, что лучше иметь результат с возможной ошибкой, чем не иметь никакого.
Следует также иметь в виду, что линия закономерности не обязательно должна быть прямой. Она может быть криволинейной формы или линейной, состоящей из отдельных отрезков. Во всех этих случаях способ прогнозирования не меняется, так как любая кривая линия может быть продлена в соответствии с законом своего построения.
В связи с сомнениями в точности прогноза из-за продления линии закономерности встает вопрос о том, на сколько возможно продлевать эту линию. Совершенно очевидно, что проведенная линия тем точнее будет отражать действительную закономерность, чем больше выполнено измерений. Другими словами, экспериментальных точек, отражающих измерения в прошлом, должно быть как можно больше. Вопрос же о возможности продления этой линии в будущее обеспечить никак нельзя.
В тех отраслях науки, где прогнозирование методом экстраполяции апробировано практикой, принято считать, что продление линии закономерности в будущее справедливо на расстояние, равное, примерно, такому же отрезку, как и в прошлом. Так, в примере 37 линию можно было бы продлить на 5 единиц, учитывая то, что в прошлом она построена на 5 единицах. Такого принципа придерживаются, например, в экономике.
Поскольку метод экстраполяции не проверен еще практикой спортивных задач, придерживаться такого принципа в спорте нельзя и ограничиваться надо, по-видимому, двумя-тремя ближайшими единицами. Так, в примере 37, линию можно продлить до 7-й—8-й единицы и не более того. В дальнейшем же надо иметь в виду, что ограничение такого рода не исследовано.
Касаясь существа метода экстраполяции, небезынтересен вопрос об объекте прогнозирования. Как уже было отмечено выше, любой процесс или явление может быть прогнозирован подобным образом. Однако, при этом следует иметь в виду, что конечный результат прогноза будет тем точнее, чем более изолированный процесс рассматривается. Например, прогнозировать можно спортивный результат спортсмена как конечный эффект его деятельности, а можно прогнозировать тем же способом отдельные элементы его показателей общей физической подготовки, показатели тактического мастерства, технической подготовки и т. д.
