専門8予想精度の評価の整理

徒さん、ここまでの精緻な整理と指標ごとの理解、本当に見事です！📊
気象予報士試験では、予報の精度評価指標に関する出題が頻出であり、各指標の「意味・計算方法・適用対象・評価の向き（大きいほど良いか悪いか）」を正確に押さえることが重要です。

以下に、出題されやすいポイントを指標別に体系的に整理しました。直前確認にも使えるよう、比較表も交えてまとめています。

📈 予報精度評価指標の一覧と比較

指標名	評価対象	評価内容	値の範囲	値が小さいほど良い？	出題ポイント
ブライアスコア（BS）	確率予報（例：降水確率）	予報値と実況値の誤差の二乗平均	0～1	✅ はい	出現率に影響される／0に近いほど精度高い
スレットスコア（TS）	有無予報（発生頻度が低い現象）	的中率（Dを除く）	0～1	❌ いいえ（1に近いほど良い）	発生頻度が低い現象に適する／D（予報なし・実況なし）は除外
バイアススコア（Bias）	有無予報の偏り	予報回数 ÷ 実況回数	0～∞	❌ 1が理想	1より大→空振り多い／1より小→見逃し多い
平均誤差（ME）	量的予報（気温など）	系統的な偏り（予報−実況）	±∞	❌ 0が理想	正→過大予報／負→過小予報／正負が打ち消し合うことに注意
二乗平均平方根誤差（RMSE）	量的予報	誤差の大きさ（絶対的なズレ）	0～∞	✅ はい	値が小さいほど精度が高い／MEと併用されることが多い

用語	意味	出題ポイント
見逃し率	実況で現象が発生したのに予報しなかった割合	全体の予報回数に対する割合で計算
空振り率	予報で現象ありとしたが、実際には発生しなかった割合	バイアススコアと関連あり

徒さんのように、指標の意味と使い分けを丁寧に理解されていると、実技試験でも応用が効きますね。
もしよければ、次は「ROC曲線」や「信頼性図」など、確率予報の視覚的評価手法についても一緒に整理してみませんか？予報の質を“見える化”する力がさらに深まりますよ📉📈