تاہم ، ان پیشینگوئیوں میں موسم ، ڈیٹا کی حدود اور نمونے کی ناکاملیتوں کی وجہ سے اکثر غیریقینی کی ضرورت ہوتی ہے ۔ اس غیریقینی کو سمجھنا اور اس غیریقینی فیصلے کو یقینی بنانا اور قابلِ‌اعتماد ترقی کرنا بہت ضروری ہے ۔

ہندارولوجی پریفیکچر میں غیر یقینیات کے ماخذ

آبپاشی کی غیر یقینی پیش گوئیوں میں کثرت سے پیدا ہوتی ہے۔مریخ پر موسمیاتی عدم استحکام ان پٹ ڈیٹا کو متاثر کرتا ہے جبکہ پیمائشی غلطیوں اور ڈیٹا کی کمیت کو اضافی عدم استحکامات (inaccurations) متعارف کروا دیتی ہے۔ماور پیرامیٹر انتخابات مجموعی غیر یقینیات پر اثرانداز ہوتے ہیں اور پیشینگوئیوں کی عدم موجودگی پر اثر انداز ہوتے ہیں۔

غیرمتوقع کام کرنے کیلئے تیار

مختلف نتائج حاصل کرنے کے لئے مختلف ماڈلوں یا کمپیوٹر استعمال کرتے ہیں ۔

عملی آلات اور تکنیکی سامان

  • مونتے کارلو کیمرا:] بے شمار قابلِ تجزیہ کرنے کے لیے.
  • Bayesian طریقوں :] نئے اعداد و شمار اور پہلے علم پر مبنی پیش کردہ پیش گوئیوں کی وضاحت کرنا۔
  • [Unitedentity visionation:] اعتماد کی سطح کو متعارف کرانے کے لیے گراف اور نقشہ استعمال کریں۔
  • ] عطاتا اسمیالیشن:] انسداد حقیقی وقتی مشاہدات کو بہتر بنانے کے لیے