Predviđanje u statistici je najava onoga što se očekuje. Općenito je važan element znanosti, jer omogućuje pokretanje eksperimenata i suprotstavljanje očekivanog događaja stvarnosti.
Odnosno, objašnjavajući to statističkim izrazima, predviđanje je budući scenarij koji se očekuje za neku varijablu, bilo kvalitativnu ili kvantitativnu.
Treba napomenuti da se predviđanje može temeljiti i na dokazima i na intuiciji. Odnosno, ne mora biti objektivno.
Međutim, predviđanje se uzima kao predmet znanstvene rasprave kada se temelji na dokazanim činjenicama ili logici.
Predviđanje je u suprotnosti s prognozom. Prva je manje rigorozna i može integrirati objektivne i subjektivne elemente, dok je druga uvijek podržana numeričkom analizom.
Primjerice, poduzetnik može predvidjeti koliko mogu porasti cijene nekretnina, možda 5% na temelju svoje intuicije i onoga što vidi na tržištu. Međutim, prognoza bi podrazumijevala iscrpniju studiju, uključujući i ekonometrijsku, koja uzima u obzir mnoge čimbenike i može dati raspon za varijaciju cijena nekretnina između 2% i 7%, uzimajući u obzir od pesimističnog scenarija do optimističnog …
Primjer predviđanja
Da bismo ga bolje razumjeli, možemo dati još jedan primjer. Pretpostavimo da novinar nazove sveučilišnog profesora da ga pita o putu kojim će cijena dolara ići sljedećih dana.
Ispitanik možda nije izveo ekonometrijsku analizu američke valute. Međutim, iz svog znanja možete analizirati u makroekonomija koji bi čimbenici mogli utjecati na povrat novca i dati približni minimum i maksimum na kojem bi valuta mogla trgovati u bliskoj budućnosti.
Primjerice, ako svijet doživljava kontekst neizvjesnosti, vjerovatno je da učitelj pokazuje da će dolar težiti rastu zbog povećanja potražnje za spomenutom valutom. Ovo, sa strane investitori koji se žele zaštititi od rizika u manje hlapljivoj imovini.
To odgovara predviđanju koje nije podržano statističkim istraživanjem, ali potkrepljeno je teorijskim okvirom koji su ekonomisti već proučavali tijekom godina.