Tahmin başarısızlıkları bilimsel disiplinlerde dahi gerçekleşmektedir. Bu çalışmada tahmin hatalarının pek çok olası kaynağını izleyen tahmin-hata sınıflandırması kullanılarak dört olası durum (bir model iyi ya da kötüdür ve iyi ya da kötü tahminler) incelenmiştir. Bu analiz, geçerli bir modelin kötü tahmin yapabileceğini ve zayıf bir modelin başarılı tahmin yapabileceğini göstermektedir. Tahmin başarısızlığının temel sebeplerini tarif etmek, kullanılan modelin ‘kalitesi’ni arttırmadan başarısızlığı düzelten dönüşümleri ortaya çıkarmıştır. Sonuç bölümünde, bir modeli tahminlerinin geçerliliğine dayanarak değerlendirmenin göz boyamaktan ibaret olduğu üzerinde durulmuştur.

Even in scientific disciplines, forecast failures occur. Four possible states of nature (a model is good or bad, and it forecasts well or badly) are examined using a forecast-error taxonomy, which traces the many possible sources of forecast errors. This analysis shows that a valid model can forecast badly, and a poor model can forecast successfully. Delineating the main causes of forecast failure reveals transformations that can correct failure without altering the ‘quality’ of the model in use. We conclude that judging a model by the accuracy of its forecasts is more like fools’ gold than a gold standard.