Prueba de los sistemas de previsión en tiempo real - página 59
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El panorama en este momento no es igual, yo no haría ningún trato.
a la comercializadora
Какая-то неувязка получается: прогноз на 3 дня, а отпуск на 3 недели ;-).
Por el contrario, todo encaja, en el sentido de que tampoco ha divergido. Tres días de previsión, tres semanas de vacaciones. Por cierto, debo decir que cuando una morena de dos metros de profundidad chasquea la mandíbula a 30 cm del lugar causal, viene un tipo especial de marketeer.... :о)
a marketeer, Yurixx
¿por qué se eligió a los ganadores con la máxima entropía y no con la mínima?
El concepto de identificación de las realizaciones es el mismo: máxima probabilidad. Hay varias realizaciones concretas. Aquí demuestro el principio "modernizado" de la máxima entropía, tomado de la NS basada en la teoría de la información, en el so original:
Si las conclusiones se basan en información incompleta, ésta debe elegirse a partir de una distribución de probabilidad que maximice la entropía bajo determinadas restricciones de distribución
Es simple, una señal determinista no lleva ninguna información nueva. Sólo la estocasticidad conlleva nueva información. Es el único camino y no hay otro. La cuestión es cuánto de "nuevo" hay que esperar. De ello dependen las características básicas de la trayectoria. Estadísticamente plausible, será aquella señal que tenga la máxima entropía, es decir, la más aleatoria o, más correctamente, la más "saturada de nueva información". Pero hasta ahora mi teoría (y comprensión completa :o) está en la etapa de construcción creativa. Las capturas de pantalla muestran "una instantánea", pero a grandes rasgos es permanente.
:о)
¡Respeto al autor!
Gracias, siempre es agradable recibir un poco de respeto, y es doblemente agradable recibirlo de mis colegas, cuya opinión valoro y respeto. Sí, el sistema empezaba a mostrar el nivel 1,5 de forma muy persistente y el mercado tuvo algunos momentos en los que apareció este nivel.
Por cierto, debo decir que cuando una morena de dos metros de profundidad chasquea la mandíbula a 30 cm de la zona causal, hay una comprensión especial del mercado .... :о)
No veo muertos después de eso ^_^
Es simple, una señal determinista no lleva ninguna información nueva. Sólo los estocásticos llevan información nueva. Es el único camino y no hay otro. La cuestión es cuánto de "nuevo" hay que esperar. De ello dependen las características básicas de la trayectoria. Estadísticamente plausible, será la señal que tenga la máxima entropía, es decir, la más aleatoria o, más correctamente, la más "saturada de información nueva".
Quizá me equivoque, pero la calidad de una predicción no debe equipararse a la cantidad de información. La información puede ser falsa. Según una fórmula bien conocida (Potapov también la tiene), el horizonte de previsión T = 1/K*log(1/d0), es decir, la alta entropía hace que la previsión sea a corto plazo: se produce un desbordamiento de información. ¿Tal vez se trate de diferentes tipos de entropía?
Bienvenido de nuevo Sergei.
Gracias. Todavía estoy de vacaciones, no apareceré tan a menudo :o)
No veo muertos después de eso ^_^
¡¡Qué!! La morena es hermosa a su manera. No vi ningún tiburón en la inmersión, pero vi una manta(https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B0), una belleza increíble.
Quizá me equivoque, pero la calidad de una predicción no debe equipararse a la cantidad de información. La información puede ser falsa. Según la fórmula conocida (Potapov también la tiene) el horizonte de previsión T = 1/K*log(1/d0), es decir, la alta entropía hace que la previsión sea a corto plazo - se produce un desbordamiento de información. ¿Podemos hablar de diferentes tipos de entropía?
La calidad de la predicción viene determinada únicamente por la adecuación del modelo del proceso y el método de identificación, nada más. Lo que escribí arriba es correcto, tal vez no me entendiste, debido a mi explicación analfabeta. Por cierto, ¿cuál es la entropía informativa de la información falsa? :о)
Por cierto, hay una pregunta sobre la interpretación de esta fórmula en el caso del tiempo discreto en particular, y en la unidad T en el caso general. Supongamos que tengo d0 = 0,001, log - según la fórmula debería ser natural, por lo que obtenemos 6,9, y con la entropía alrededor de 13 sale T = 0,5. ¿Qué son estos "loros"? Tenemos que conseguir la respuesta en los bares. ;-)
¡¡No has respondido a la pregunta!! :о) Todavía estoy relajado :o). No lo entendí bien aquí, intentaré releerlo más tarde. Pero aquí:
Según la fórmula conocida (Potapov también la tiene) el horizonte de previsión T = 1/K*log(1/d0), es decir, la alta entropía hace que la previsión sea a corto plazo - se produce un desbordamiento de información. ¿Podemos hablar de diferentes tipos de entropía?
La escritura es un poco incorrecta. La entropía como tal no tiene nada que ver. Está totalmente determinado por la anidación del sistema (su dimensionalidad). Sólo por esto, nada más. Cuanto mayor es la dimensionalidad, más difícil es predecir el sistema, eso es todo. Bueno, cada dimensión aporta su propia "tajada" de entropía. La entropía puede ser "mucha" y el sistema puede ser bastante "comprensible".
Una foto, por favor.
Hola Sergey. ¿Podrías, como héroe de este hilo, repetir tu foto con la previsión que hiciste antes de las vacaciones y lo que realmente obtuviste?
Es decir, todas las trayectorias de previsión + el movimiento real de los precios en una sola imagen.
¡Ponle una foto!
Hola Sergey. ¿Podrías, como héroe de este hilo, repetir tu foto con la previsión que hiciste antes de las vacaciones y lo que realmente obtuviste?
Es decir, todas las trayectorias previstas + el movimiento real de los precios en una imagen.
Hola Yuri, ¡encantado de conocerte! Por desgracia, no cerca de mi laboratorio. Sólo podrá hacerlo en al menos una semana, o incluso más tarde. Supongo que será demasiado tarde :o( ¡¡¡Pero no pasa nada!!! Haré más predicciones, nuevas trayectorias de diecinueve, y probablemente una de ellas resulte acertada, ¡y justificaremos la entropía! :о))))))))))