in.wiki

Редкие события

(перенаправлено с «REM»)
800px-T64 and pencil.jpg Это незавершённая статья.
Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её.

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.).

ВведениеПравить

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].

Моделирование и анализПравить

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

Доступные релевантные наборы данныхПравить

Во многих случаях редкие и катастрофические события можно рассматривать как чрезвычайные по масштабам примеры более обыденных явлений. Например, сейсмическая активность, колебания фондового рынка и акты организованного насилия происходят в континууме крайностей, причем случаи более экстремальных масштабов статистически менее часты[17]. Таким образом, вместо того, чтобы рассматривать данные о редких событиях как отдельный класс информации, данные о «редких» событиях часто существуют как подмножество данных в рамках более широкого родительского класса событий (например, набор данных о сейсмической активности может включать случаи экстремальных землетрясений, например а также данные о сейсмических событиях гораздо меньшей интенсивности). Ниже приводится список наборов данных, посвященных областям, которые представляют широкий научный и политический интерес и в которых «редкие» (крайние по масштабу) случаи могут представлять особый интерес из-за их потенциально разрушительных последствий. Описания наборов данных извлекаются с исходных веб-сайтов или поставщиков данных.

КонфликтыПравить

См. также: Список продолжающихся вооруженных конфликтов, Список террористических инцидентов и Политическое насилие

База данных о вооруженных конфликтах[18]: База данных о вооруженных конфликтах (ACD) отслеживает вооруженные конфликты по всему миру, уделяя особое внимание политическим, военным и гуманитарным тенденциям в текущих конфликтах, будь то локальные восстания, долгосрочные мятежи, гражданские войны или межгосударственные конфликты. Помимо подробной исторической подоплеки каждого конфликта, еженедельных графиков и ежемесячных обновлений, статистика, данные и отчеты в ACD датируются 1997 годом.

Проект данных о местах и событиях вооруженных конфликтов[19]: Набор данных о вооруженных конфликтах охватывает события, произошедшие в Африке с 1997 года по настоящее время. Этот набор данных включает дату события, долготу, широту и шкалу масштабов смертности.

Военизированные межгосударственные споры[20]: Набор данных «Военизированные межгосударственные споры» (MID) «предоставляет информацию о конфликтах, в которых одно или несколько государств угрожают, демонстрируют или применяют силу против одного или нескольких других государств в период с 1816 по 2010 год».


См. такжеПравить

ПримечанияПравить

  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.
  17. ↑ Clauset, Aaron; Shalizi, Cosma Rohilla; Newman, M. E. J. (2009). "Power-Law Distributions in Empirical Data". SIAM Review. 51 (4): 661–703. arXiv:0706.1062. Bibcode:2009SIAMR..51..661C. doi:10.1137/070710111. S2CID 9155618.
  18. ↑ https://acd.iiss.org/
  19. ↑ http://www.acleddata.com/data/
  20. ↑ https://web.archive.org/web/20141219135756/http://www.correlatesofwar.org/COW2%20Data/MIDs/MID40.html
Источник — https://in.wiki/w/index.php?title=Редкие_события&oldid=1128596#Моделирование_и_анализ