Ob es einen Prozess gibt, bei dem die Analyse eines Teils keine Vorhersage für den nächsten Teil zulässt. - Seite 2
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Grafik der Lufttemperatur.
1. Darüber habe ich nicht geschrieben, sondern über das Gegenteil: Wenn man von vornherein weiß, dass die Reihe kein Abbild eines Prozesses ist, dann ist es unlogisch, sie vorherzusagen.
2. und was der Autor will, ist ein GSF mit einer beliebigen variablen Verteilung.
1. Welchen Sinn hat es, eine Serie zu betrachten, die nichts mit dem Prozess zu tun hat? - Es geht um die Untersuchung und Vorhersage eines hypothetischen Prozesses und einer dazugehörigen Zahlenreihe.
2. RNG ist vorhersehbar - wenn man das vorherige Segment kennt, kann man den Wert am Ende des nächsten Segments mit einer gewissen Genauigkeit vorhersagen (die Zahlen können nicht lange genug in der Nähe des gleichen Wertes bleiben - sonst wäre es keine NF-Serie mehr).
Darüber habe ich nicht geschrieben, sondern über das Gegenteil: Wenn man von vornherein weiß, dass eine Reihe kein Abbild eines bestimmten Prozesses ist, dann ist es unlogisch, sie vorherzusagen. Und was der Autor will, ist ein RNG mit einer beliebigen variablen Verteilung.
Jede Serie ist eine Darstellung eines Prozesses, zumindest des Prozesses der Erstellung dieser Serie.
Hallo.
Ich schlage vor, dass sich die geschätzte Gemeinschaft ein Verfahren ausdenkt, das nicht vorhergesagt werden kann (so dass mit dieser Vorhersage kein Geld verdient werden kann). Gleichzeitig sollte der Prozess im Zeitverlauf keine stationären statistischen Merkmale aufweisen.
Wir werfen eine Münze, Kopf ist oben, Zahl ist unten... Anstelle einer Münze MathRand()%2.
Wir werfen eine Münze, Kopf ist oben, Zahl ist unten... Statt einer Münze, MathRand()%2.
Versucht. Es wurde ein Gitter mit einer versteckten Schicht verwendet. Es ist mir gelungen, eine positive MO zu erreichen - ich habe die Richtung des nächsten Inkrements vorhergesagt. Ihre Variante ist also nicht gut.
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2. Der LFO ist ebenso wie der MF prädiktiv - wenn man das vorherige Segment kennt, kann man den Wert am Ende des nächsten Segments mit einer gewissen Genauigkeit vorhersagen (die Zahlen können nicht lange genug um einen Wert herum stagnieren - sonst liegt er nicht mehr in der Nähe des MF).
Versucht. Es wurde ein Gitter mit einer versteckten Schicht verwendet. War in der Lage, eine positive MO zu erreichen - sagte die Richtung des nächsten Inkrements voraus. Ihre Version ist also unbrauchbar.
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Ich will damit sagen, dass es möglich ist, jeden Prozess mit positiver MO vorherzusagen.
Dennoch vermute ich, dass es nur eine Situation gibt, in der eine Vorhersage unmöglich ist - wenn der Prozess selbst den Beobachter und seine früheren Vorhersagen "kennt", d. h. wenn es sich um vorwärts- und rückwärtsgekoppelte Systeme handelt. In diesem Fall ist es unmöglich, Vorhersagen zu treffen, ohne den Prädiktor im Laufe der Zeit anzupassen, vorausgesetzt, die Verzögerung bei der Anpassung ist hinreichend klein (und es gibt immer eine Verzögerung - die Diskrepanz in den Beobachtungen kann nicht beseitigt werden).
Wenn der Prozess weiß, dass der Beobachter weiß, dass der Prozess weiß?
Wenn der Beobachter weiß, dass der Prozess weiß, dass der Beobachter weiß, dass der Prozess weiß, dass der Prozess weiß, dass der Beobachter weiß, dass der Prozess weiß, dass der Beobachter weiß, dass der Prozess weiß... Wer gewinnt?
Wenn der Beobachter weiß, dass der Prozess über den Beobachter Bescheid weiß?
Wenn der Prozess weiß, dass der Beobachter weiß, dass der Prozess weiß?
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