S'il existe un processus dont l'analyse d'une partie ne permet pas de prévoir la partie suivante. - page 2
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Graphique de la température de l'air.
1. Je n'ai pas écrit sur ce sujet - j'ai écrit sur le contraire, à savoir que si vous savez a priori que la série n'est pas une représentation d'un processus quelconque, il est illogique de la prédire.
2) Et ce que l'auteur veut, c'est un GSF avec une distribution variable arbitraire.
1. Quel est l'intérêt de regarder une série qui n'a rien à voir avec le processus ? - Nous parlons d'étudier et de prédire un processus hypothétique et une série numérique qui lui appartient.
2. Le RNG est prévisible - en connaissant le segment précédent, on peut prédire la valeur à la fin du segment suivant avec une certaine précision (les nombres ne peuvent pas rester assez longtemps proches de la même valeur - sinon ce ne sera plus une série NF).
Je n'ai pas écrit sur ce sujet - j'ai écrit sur le contraire, à savoir que si vous savez a priori qu'une série n'est pas une représentation d'un processus quelconque, il est illogique de la prédire. Et ce que l'auteur veut, c'est un RNG avec une distribution variable arbitraire.
Toute série est une représentation d'un processus, du moins le processus de création de cette série.
Salut.
Je suggère que l'estimée communauté propose un processus qui ne peut être prédit (de sorte qu'aucun argent ne puisse être gagné sur cette prédiction). En même temps, le processus ne doit pas avoir des caractéristiques statistiques stationnaires dans le temps.
On tire à pile ou face, face en haut, pile en bas... Au lieu d'une pièce de monnaie MathRand()%2.
On tire à pile ou face, face en haut, pile en bas... Au lieu d'une pièce, MathRand()%2.
Essayé. J'ai utilisé une grille avec une couche cachée. J'ai réussi à obtenir un MO positif - j'ai prédit la direction du prochain incrément. Votre variante n'est donc pas bonne.
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2. Le LFO, tout comme le MF, est prédictif - en connaissant le segment précédent, vous pouvez prédire la valeur à la fin du segment suivant avec un certain degré de précision (les chiffres ne peuvent pas stagner assez longtemps autour d'une valeur - sinon elle ne sera plus adjacente au MF).
Essayé. J'ai utilisé une grille avec une couche cachée. A été capable de réaliser un MO positif - a prédit la direction du prochain incrément. Donc ta version n'est pas bonne.
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Ce que je veux dire, c'est qu'il est possible de prédire tout processus avec un MO positif.
Cependant, je pense qu'il n'y a qu'une seule situation où la prédiction est impossible : lorsque le processus lui-même " connaît " l'observateur et ses prédictions précédentes, c'est-à-dire qu'il s'agit de systèmes couplés en amont et en aval. Dans ce cas, il est impossible de prédire sans ajuster le prédicteur dans le temps, et ce, si le décalage de l'ajustement est suffisamment faible (et il y a toujours un décalage - la discrétisation des observations ne peut être supprimée).
Si le processus sait que l'observateur sait que le processus sait ?
Si l'observateur sait que le processus sait que l'observateur sait que le processus sait que l'observateur sait que le processus sait que l'observateur sait que le processus sait que l'observateur sait que le processus sait... Qui gagne ?
Si l'observateur sait que le processus connaît l'observateur ?
Si le processus sait que l'observateur sait que le processus sait ?
Si l'observateur sait que le processus sait que l'observateur sait que le processus sait que l'observateur sait que le processus sait que l'observateur sait que le processus sait que l'observateur sait que le processus sait... Qui gagne ?