वर्तमान में, दूरदर्शिता की एक विधि के रूप में पूर्वानुमान के बिना समाज के किसी भी क्षेत्र का प्रबंधन नहीं किया जा सकता है। पूर्वानुमान का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है: अर्थशास्त्र, प्रबंधन, खेल, उद्योग आदि में। एक्सट्रपलेशन और प्रवृत्ति का उपयोग करके विभिन्न प्रक्रियाओं, घटनाओं, प्रतिक्रियाओं और संचालन के बारे में प्रारंभिक निष्कर्ष निकालना संभव है।
पूर्वानुमान का सार
सामाजिक-आर्थिक पूर्वानुमान सामाजिक विकास की रणनीतियों और रणनीति में एक महत्वपूर्ण वैज्ञानिक कारक है। इसलिए, अनुसंधान प्रश्न और पूर्वानुमान के तरीके काफी प्रासंगिक हैं। क्षेत्रीय प्रबंधन, सूची नियंत्रण, उत्पादन योजना, वित्तीय नियोजन, आदि जैसे क्षेत्रों में निर्णय लेने में जोखिम की डिग्री (उदाहरण के लिए, वित्तीय जोखिम) द्वारा पूर्वानुमान प्रासंगिकता की समस्या भी निर्धारित की जाती है।
पूर्वानुमान परिणामों का उपयोग निर्णय लेने में सहायता के लिए किया जाता है। इसलिए, निर्णयों की प्रकृति प्रणाली की वांछित विशेषताओं के बहुमत से निर्धारित होती हैपूर्वानुमान इस समस्या का अध्ययन करने से सवालों के जवाब देने में मदद मिलेगी कि क्या भविष्यवाणी करनी है, पूर्वानुमान किस रूप में लेना चाहिए, किस समय के तत्वों को शामिल किया जाना चाहिए, पूर्वानुमान की आवश्यक सटीकता क्या है।
भविष्य में बाहरी वातावरण की अनिश्चितता और विभिन्न बाहरी और आंतरिक परिस्थितियों के प्रभाव में वस्तु की स्थिति के बारे में जानकारी की कमी पूर्वानुमान के कार्य को काफी कठिन बना देती है, और प्रक्रिया हमेशा फिट नहीं हो सकती है एक निश्चित एल्गोरिथ्म में। यह शोधकर्ताओं को संभाव्यता सिद्धांत और गणितीय सांख्यिकी, संयोजक सिद्धांत और अरेखीय गतिकी, आदि का उपयोग करके समस्याओं को हल करने के नए तरीकों की तलाश करने के लिए प्रेरित करता है।
पूर्वानुमान से संबंधित मुद्दों पर काम का विकास इस तरह की मुख्य दिशाओं में किया जाता है:
- विभिन्न वस्तुओं और पूर्वानुमान के प्रकारों की आवश्यकताओं को पूरा करने वाले तरीकों के कई समूहों के सैद्धांतिक और अनुप्रयुक्त अनुसंधान का गहनता;
- किसी विशेष अध्ययन के दौरान विभिन्न कार्यप्रणाली तकनीकों के उपयोग के लिए विशेष विधियों और प्रक्रियाओं के अभ्यास में विकास और कार्यान्वयन;
- पूर्वानुमान विधियों की पथ-खोज और एल्गोरिथम प्रस्तुति, साथ ही साथ कंप्यूटर का उपयोग करके उनका कार्यान्वयन।
वर्गीकरण समस्या
पूर्वानुमान वस्तु और पूर्वानुमान प्रपत्र के आवश्यक प्रकार के अनुसार इसके आवेदन की संभावनाओं के कारण, पूर्वानुमान विधियों के अध्ययन और वर्गीकरण का मुद्दा बहुत प्रासंगिक है। सैद्धांतिक और का अध्ययन करना आवश्यक हैपूर्वानुमान के पद्धतिगत पहलू, वस्तु प्रबंधन प्रणाली में पूर्वानुमान की भूमिका निर्धारित करते हैं। पूर्वानुमान के कार्यों, कार्यों और सिद्धांतों को स्पष्ट करने, पूर्वानुमान के वर्गीकरण कार्यों को व्यवस्थित करने और इसके सार का पता लगाने के लिए यह महत्वपूर्ण है। एक अन्य कार्य विभिन्न प्रकार की व्यावहारिक समस्याओं को हल करने में विभिन्न पूर्वानुमान विधियों का उपयोग करने की संभावनाओं का विश्लेषण करने के लिए वर्तमान पूर्वानुमान विधियों की विशेषता और विश्लेषण करना है।
परिभाषा
पूर्वानुमान को एक ऐसी विधि के रूप में परिभाषित किया गया है जो पूर्वानुमान विकसित करने के लिए सैद्धांतिक और व्यावहारिक कदमों का उपयोग करती है। यह परिभाषा सामान्य है और हमें इस शब्द को काफी व्यापक रूप से समझने की अनुमति देती है: सरल एक्सट्रपलेशन गणनाओं से लेकर जटिल बहु-चरण विशेषज्ञ अनुसंधान प्रक्रियाओं तक।
बुनियादी अवधारणा
शोध विषय के भीतर कुछ बुनियादी अवधारणाएं हैं।
पूर्वानुमान चरण पूर्वानुमान विकास प्रक्रिया का एक हिस्सा है, जिसमें कुछ कार्य, तरीके और परिणाम होते हैं। चरणों में विभाजन प्रक्रिया के निर्माण की विशेषताओं से जुड़ा है, जिसमें शामिल हैं:
- पूर्वानुमान वस्तु का व्यवस्थित विवरण;
- डेटा संग्रह;
- सिमुलेशन;
- पूर्वानुमान।
भविष्यवक्ता मॉडल भविष्यवक्ता वस्तु का एक मॉडल है जो भविष्यवक्ता वस्तु की संभावित भविष्य की स्थिति और/या उन्हें कैसे और कब महसूस किया जा सकता है, के बारे में जानकारी प्रदान करता है।
पूर्वानुमान के तरीके प्रतिनिधित्व करते हैंविशेष नियमों और विधियों (एक या अधिक) का एक सेट है जो पूर्वानुमान के विकास को सुनिश्चित करता है।
पूर्वानुमान प्रणाली उन तरीकों की प्रणाली है जो पूर्वानुमान के मूल सिद्धांतों के अनुसार काम करती हैं। कार्यान्वयन विधियां विशेषज्ञों का एक समूह, कार्यक्रमों का एक समूह, आदि हैं। भविष्यवाणी प्रणाली स्वचालित और गैर-स्वचालित हो सकती है।
पूर्वानुमान का उद्देश्य एक प्रक्रिया, प्रणाली या घटना है, जिसकी स्थिति पूर्वानुमान द्वारा निर्धारित की जाती है। पूर्वानुमान चर वस्तु पूर्वानुमान वस्तु की मात्रात्मक विशेषता है, जिसे पूर्वानुमान की समय सीमा से संबंधित चर के रूप में लिया जाता है।
पूर्वानुमान तकनीक विशिष्ट पूर्वानुमान विकसित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विशेष नियमों और विधियों का एक समूह है।
पूर्वानुमान सरल या जटिल हो सकता है। एक साधारण पूर्वानुमान एक ऐसी विधि है जिसे सरल पूर्वानुमान विधियों में विभाजित नहीं किया जा सकता है। जटिल पूर्वानुमान एक ऐसी विधि है जिसमें कई सरल विधियों का एक सुसंगत संयोजन होता है।
तरीकों की संगति
वर्तमान में, पूर्वानुमान पद्धति चुनने की समस्या के कई मानदंड हैं, यह प्रक्रिया खराब तरीके से डिज़ाइन की गई है और पूरी तरह से संरचित नहीं है। ऐसी समस्या को हल करने का मूल सिद्धांत निरंतरता का सिद्धांत है।
सिस्टम दृष्टिकोण आपको निरंतरता के सिद्धांत को खोजने और लागू करने की अनुमति देता है। यह सार्वभौमिक है और किसी भी जटिल प्रणाली के विश्लेषण और अध्ययन की विधि से मेल खाती है।
बीइस दृष्टिकोण के ढांचे के भीतर, वस्तुओं, घटनाओं और प्रक्रियाओं के गुणों, संरचना और कार्यों का समग्र रूप से अध्ययन किया जाता है, उन्हें सभी जटिल अंतर्संबंध संबंधों के साथ सिस्टम के रूप में प्रस्तुत करके, सिस्टम और पर्यावरण पर तत्वों के पारस्परिक प्रभाव, साथ ही साथ उनका अध्ययन किया जाता है। संरचनात्मक तत्वों पर प्रणाली का प्रभाव।
पूर्वानुमान के तरीकों और मॉडलों की निरंतरता को उनके संयुक्त उपयोग की संभावना के रूप में समझा जाता है, जो किसी वस्तु के विकास का एक सुसंगत और सुसंगत पूर्वानुमान बनाने की अनुमति देता है। यह विधि निर्दिष्ट मापदंडों, उपलब्ध संसाधनों, पहचानी गई जरूरतों और उनकी गतिशीलता के अनुसार नियमितता में वर्तमान और भविष्य के रुझानों के अध्ययन पर आधारित है।
पद्धति
पूर्वानुमान प्रणाली में अध्ययन के तहत वस्तु या घटना के व्यापक पूर्वानुमान के गठन के लिए मॉडल का उपयोग करने का एक निश्चित क्रम शामिल है। यह विधि पूर्वानुमान पद्धति को परिभाषित करने में मदद करती है। इसमें पूर्वानुमान मॉडल, विधियों और गणना के तरीकों का एक सेट शामिल है।
जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एक व्यवस्थित शोध पद्धति विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। पूर्वानुमान के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण की आवश्यकता विज्ञान और प्रौद्योगिकी के विकास की विशिष्टताओं से आती है। बड़ी संख्या में तत्व, विभिन्न प्रकार की वस्तुएं, उनके बीच जटिल संबंध और बाहरी वातावरण में किसी वस्तु के व्यवहार के कारण बड़ी तकनीकी और औद्योगिक (संगठनात्मक-आर्थिक) प्रणालियों का निर्माण हुआ।
वर्गीकरण की मूल बातें
वर्तमान में, प्रकाशित पूर्वानुमान विधियों की एक महत्वपूर्ण संख्या के साथ, वहाँ हैंउन्हें वर्गीकृत करने के कई तरीके। पूर्वानुमान विधियों के वर्गीकरण के मुख्य उद्देश्य:
- अनुसंधान और विश्लेषण प्रक्रिया का समर्थन करना;
- वस्तु पूर्वानुमान विकसित करने के लिए एक विधि के चयन की प्रक्रिया का समर्थन करना।
आज एक सामान्य वर्गीकरण प्रस्तुत करना कठिन है जो इन दो उद्देश्यों के लिए समान रूप से प्रासंगिक है।
भविष्यवाणी विधियों को कई विशेषताओं के अनुसार वर्गीकृत किया जा सकता है। सबसे महत्वपूर्ण वर्गीकरण मानदंडों में से एक औपचारिकता की डिग्री है, जो पूरी तरह से पूर्वानुमान विधियों को शामिल करता है।
सामान्य तौर पर, वर्गीकरण खुला है क्योंकि यह स्तरों में तत्वों की संख्या बढ़ाने और अंतिम स्तर के तत्वों के आगे विखंडन और विनिर्देश के माध्यम से स्तरों की संख्या बढ़ाने की क्षमता प्रदान करता है।
परिभाषा के लिए एक और दृष्टिकोण
पूर्वानुमान की अवधारणा की अधिक सटीक परिभाषा के अनुसार, पूर्वानुमान के प्रकार, यह तरीकों और सोचने के तरीकों का एक सेट है जो इसके (वस्तु) भविष्य के विकास का न्याय करना संभव बनाता है। यह पूर्वानुमान की वस्तु के ऐतिहासिक डेटा, बहिर्जात (बाहरी) और अंतर्जात (आंतरिक) संबंधों के विश्लेषण के साथ-साथ इस घटना या प्रक्रिया के ढांचे के भीतर उनके माप पर आधारित है।
वर्गीकरण मानदंड भी प्रत्येक स्तर पर वर्गीकरण विशेषता की एकता हैं; एक खंड का विघटनकारी वर्गीकरण; और वर्गीकरण योजना का खुलापन।
बदले में, योजना में प्रत्येक स्तर अपने स्वयं के वर्गीकरण मानदंड द्वारा निर्धारित किया जाता है: औपचारिकता की डिग्री, कार्रवाई का सामान्य सिद्धांत; पूर्वानुमान प्राप्त करने का तरीका।
विधियों का वर्गीकरण
सामान्य दृष्टिकोण के दृष्टिकोण से, किसी वस्तु की स्थिति का विश्लेषण करने और उसके वर्तमान विकास की भविष्यवाणी करने की व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के उद्देश्य से कई पूर्वानुमान विधियों को निम्नलिखित वर्गीकरण में दर्शाया जा सकता है।
मुख्य प्रकार के पूर्वानुमान, औपचारिकता की डिग्री के अनुसार, सहज और औपचारिक हो सकते हैं।
अंतर्ज्ञान व्यक्तिगत और सामूहिक हो सकते हैं।
व्यक्तिगत, बदले में, साक्षात्कार, प्रश्नावली और विश्लेषणात्मक पदानुक्रमों के प्रसंस्करण में विभाजित हैं। सामूहिक विधियों में डेल्फ़ी पद्धति, विचार-मंथन, विशेषज्ञ आयोग, स्क्रिप्ट निर्माण शामिल हैं।
औपचारिक तरीके गणितीय, प्रणाली-संरचनात्मक, सहयोगी हो सकते हैं। साथ ही इस श्रेणी में सूचना को बढ़ावा देने के तरीके भी हैं।
गणितीय विधियों को दो श्रेणियों में बांटा गया है: सांख्यिकीय और अतिरिक्त ध्रुवीय।
पहली श्रेणी को सहसंबंध विश्लेषण, प्रतिगमन विश्लेषण, समय श्रृंखला मॉडल, अनुकूली मॉडल द्वारा दर्शाया गया है।
दूसरी श्रेणी को मूविंग एवरेज और एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग द्वारा दर्शाया जाता है।
गणितीय विधियों में संयोजन विधियाँ भी शामिल हैं।
सिस्टम-स्ट्रक्चरल विधियों को रूपात्मक विश्लेषण, कार्यात्मक-पदानुक्रमित मॉडलिंग, नेटवर्क मॉडलिंग और मैट्रिक्स मॉडलिंग द्वारा दर्शाया जाता है।
सहयोगी विधियों में अनुकरण, ऐतिहासिक सादृश्य, डेटा माइनिंग शामिल हैं।
पूर्वानुमान के प्रकारों में शामिल हैंप्रकाशनों के प्रवाह के विश्लेषण, आविष्कार के महत्व और पेटेंट के विश्लेषण द्वारा प्रस्तुत सूचना प्रचार के तरीकों को भी देखें।
सहज तरीकों की विशेषता
विशेषज्ञ (सहज, अनुमानी) प्रकार के पूर्वानुमान पेशेवर विशेषज्ञों से पहचान और संश्लेषण की व्यवस्थित प्रक्रियाओं के परिणामस्वरूप प्राप्त जानकारी पर आधारित होते हैं। इन विधियों के लिए विशेषज्ञों के पास पूर्वानुमानित वस्तु के बारे में सभी उपलब्ध जानकारी एकत्र करने और संश्लेषित करने के लिए गहन सैद्धांतिक ज्ञान और व्यावहारिक कौशल की आवश्यकता होती है।
अंतर्ज्ञान (असंरचित ज्ञान) विशेषज्ञों को इसके बारे में किसी भी बुनियादी जानकारी के बिना पूर्वानुमान वस्तु के विकास में प्रवृत्तियों की पहचान करने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, नई वस्तुओं और सेवाओं की मांग का पूर्वानुमान, नवाचार की प्रभावशीलता, आर्थिक सुधार का अंत, ऊर्जा उत्पादों, धातुओं (अलौह और कीमती) और यहां तक कि मुद्राओं के लिए विश्व मूल्य।
विशेषज्ञ के रूप में पूर्वानुमान के ऐसे प्रकार और तरीके आमतौर पर निम्नलिखित मामलों में उपयोग किए जाते हैं:
- जब पूर्वानुमान वस्तु की महत्वपूर्ण जटिलता के कारण कई कारकों के प्रभाव पर विचार करना असंभव है;
- जब पूर्वानुमान आधार में उपलब्ध जानकारी में उच्च स्तर की अनिश्चितता होती है।
इस प्रकार, सहज ज्ञान युक्त विधियों का उपयोग तब किया जाता है जब अनुमानित वस्तु या तो बहुत सरल होती है, या बहुत जटिल और अप्रत्याशित होती है, ताकि विश्लेषणात्मक रूप से कई कारकों के प्रभाव का विश्लेषण करना लगभग असंभव हो।
विशेषज्ञ निर्णयों के सामूहिक तरीके इस तथ्य पर आधारित होते हैं कि सामूहिकचेतना परिणामों की उच्च सटीकता प्रदान करती है। इसके अलावा, प्राप्त परिणामों को संसाधित करते समय, अनुत्पादक (असाधारण, सार) विचार उत्पन्न हो सकते हैं।
औपचारिक तरीकों की विशेषताएं
औपचारिक (तथ्यात्मक) प्रकार के पूर्वानुमान पूर्वानुमान वस्तु की वास्तविक और उपलब्ध जानकारी और उसके पिछले विकास पर आधारित होते हैं। उनका उपयोग उन मामलों में किया जाता है जहां पूर्वानुमान वस्तु के बारे में जानकारी मुख्य रूप से मात्रात्मक होती है, और विभिन्न कारकों के प्रभाव को गणितीय सूत्रों द्वारा समझाया जा सकता है।
विधियों के इस समूह का लाभ पूर्वानुमान की निष्पक्षता है, विभिन्न विकल्पों पर विचार करने की संभावना का विस्तार करना। हालाँकि, औपचारिकता की पद्धति में, कई पहलू विश्लेषण से बाहर रहते हैं। इस प्रकार, औपचारिकता की डिग्री जितनी अधिक होगी, मॉडल उतना ही खराब होगा।
हाल तक, पूर्वानुमान के अभ्यास में सांख्यिकीय पद्धति मुख्य पद्धति थी। यह मुख्य रूप से इस तथ्य के कारण है कि सांख्यिकीय विधियां तकनीक विश्लेषण, विकास और अनुप्रयोग प्रथाओं पर निर्भर करती हैं जिनका काफी लंबा इतिहास है।
सांख्यिकीय प्रकार की योजना और पूर्वानुमान पर आधारित प्रक्रिया को दो चरणों में विभाजित किया गया है। सबसे पहले, एक निश्चित अवधि के लिए एकत्र किए गए डेटा का सामान्यीकरण, और इस सामान्यीकरण के आधार पर एक प्रक्रिया मॉडल का निर्माण। मॉडल को एक विकास प्रवृत्ति (एक्सट्रपलेशन प्रवृत्ति) के विश्लेषणात्मक अभिव्यक्तियों या एक या अधिक तर्क कारकों (प्रतिगमन समीकरण) पर कार्यात्मक निर्भरता के रूप में वर्णित किया गया है। किसी भी प्रकार का भविष्य कहनेवाला मॉडल होना चाहिएसमीकरण के रूप की पसंद को शामिल करें जो घटना की गतिशीलता, संबंध और एक विशिष्ट विधि का उपयोग करके इसके मापदंडों के आकलन का वर्णन करता है।
दूसरा चरण पूर्वानुमान ही है। इस स्तर पर, विभिन्न पैटर्नों के आधार पर, अनुमानित पैटर्न, आकार या विशेषता का अपेक्षित मूल्य निर्धारित किया जाता है।
बेशक, प्राप्त परिणामों को अंतिम निष्कर्ष नहीं माना जा सकता है। कारकों, स्थितियों और बाधाओं के उनके मूल्यांकन और उपयोग के दौरान, मॉडल के विनिर्देश और निर्माण में शामिल नहीं होने वाले सभी कारकों को ध्यान में रखा जाना चाहिए। उनका समायोजन उनके गठन की परिस्थितियों में अपेक्षित परिवर्तन के अनुसार किया जाना चाहिए।
विधियों के चुनाव का सिद्धांत
विभिन्न प्रकार की योजना और पूर्वानुमान आपको किसी विशेष समस्या को हल करने का सबसे अच्छा तरीका चुनने की अनुमति देता है। उचित रूप से चुनी गई विधियां पूर्वानुमान की गुणवत्ता में काफी सुधार करती हैं, क्योंकि वे पूर्वानुमान की पूर्णता, विश्वसनीयता और सटीकता सुनिश्चित करती हैं, साथ ही समय बचाने और पूर्वानुमान की लागत को कम करने का अवसर भी सुनिश्चित करती हैं।
पद्धति का चुनाव इससे प्रभावित होता है:
- समाधान की जाने वाली व्यावहारिक समस्या का सार;
- बाहरी वातावरण में पूर्वानुमानित वस्तु की गतिशील विशेषताएं;
- उपलब्ध जानकारी का प्रकार और प्रकृति, विशिष्ट प्रकार की पूर्वानुमान वस्तु;
- पूर्वानुमान परिणामों और विशिष्ट समस्या की अन्य बारीकियों के संबंध में आवश्यकता।
इन सभी कारकों को एक प्रणाली के रूप में माना जाना चाहिए, जबकि केवल महत्वहीन कारकों को विचार से बाहर रखा जा सकता है। परव्यवहार में, पूर्वानुमान विधि चुनते समय, दो मुख्य कारकों - लागत और सटीकता पर विचार करने की अनुशंसा की जाती है।
विधि चुनते समय, विकल्पों पर विचार करें:
- आवश्यक अवधि के लिए सांख्यिकीय डेटा की उपलब्धता;
- भविष्यवक्ता की क्षमता, उपकरणों की उपलब्धता;
- सूचना एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने के लिए आवश्यक समय।
विभिन्न क्षेत्रों में पूर्वानुमान
एक या दूसरे संयोजन में प्रस्तुत विधियों का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है। सामाजिक पूर्वानुमान के प्रकारों में, सामूहिक और व्यक्तिगत सहज ज्ञान युक्त विधियों को प्रतिष्ठित किया जा सकता है। इस क्षेत्र में गणितीय विधियों का भी व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। वे मुख्य प्रकार के आर्थिक पूर्वानुमान भी हैं। वास्तव में, यह वैज्ञानिक अनुसंधान की एक प्रणाली है जिसमें मात्रात्मक और गुणात्मक चरित्र होता है। आर्थिक समाधान विकसित करने के प्रारंभिक चरण में उपयोग किया जाता है।
विभिन्न प्रकार के पूर्वानुमान लगाने के लिए अक्सर खेल जैसे क्षेत्र में पूर्वानुमान का सहारा लिया जाता है। यह विभिन्न प्रकार की प्रक्रियाओं पर लागू होता है: खेल और इसके व्यक्तिगत प्रकारों, प्रतियोगिताओं, खेल प्रशिक्षण प्रणालियों, तकनीकी और सामरिक विशेषताओं, नए खेल रिकॉर्डों का उद्भव, आदि का विकास। खेल में बड़ी संख्या में प्रकार के पूर्वानुमान, वे उपयोग, विशेष रूप से, वैज्ञानिक, अनुभवजन्य और सहज तरीके: तार्किक विश्लेषण के तरीके; विशेषज्ञ आकलन; एक्सट्रपलेशन; सादृश्य; मॉडलिंग, आदि
विशेष रुचि अपराध विज्ञान में पूर्वानुमानों का संकलन है, जिसके दौरान अपराध की भविष्य की स्थिति ज्ञात होती है, कारकइसके परिवर्तनों को प्रभावित करते हुए, एक आपराधिक पूर्वानुमान विकसित किया जा रहा है। यह आपको सबसे सामान्य संकेतक स्थापित करने की अनुमति देता है जो भविष्य में अपराध के विकास (परिवर्तन) की विशेषता रखते हैं, इस आधार पर अवांछनीय प्रवृत्तियों और पैटर्न की पहचान करने के लिए, उन्हें सही दिशा में बदलने के तरीके खोजने के लिए।
अपराध संबंधी पूर्वानुमान कई प्रकार के होते हैं: अपराध, अपराधी की पहचान, अपराध के कारक और परिणाम, अपराध से निपटने के उपाय। अपराध विज्ञान के विकास की भविष्यवाणी, अपराध की भविष्यवाणी और व्यक्तिगत आपराधिक व्यवहार की भविष्यवाणी भी कर रहे हैं।
समूहों में विधियों का प्रस्तुत विभाजन बल्कि सशर्त है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि पूर्वानुमान विधियों के इन समूहों का स्वतंत्र उपयोग असंभव है। आधुनिक परिस्थितियों (विज्ञान और प्रौद्योगिकी में प्रगति, साथ ही प्रणालियों और उनकी संरचना में कनेक्शन का परिष्कार) एक समस्या को हल करने के लिए कई पूर्वानुमान विधियों के उपयोग की आवश्यकता होती है। इससे संयुक्त विधियों का उदय हुआ। उनका उपयोग विशेष रूप से जटिल सामाजिक-आर्थिक प्रणालियों के लिए प्रासंगिक है, जब सिस्टम के प्रत्येक तत्व के लिए पूर्वानुमान संकेतकों के विकास में पूर्वानुमान विधियों के विभिन्न संयोजनों का उपयोग किया जा सकता है।
