Будущее - это изменения
Будущее - это изменения
Из принципа неопределенного будущего http://www.harin.ru/texts.php следует:
"Будущее - это изменения"
(Если постараться, то изменения к лучшему)
Для тематики форума может быть полезна общая формула прогнозирования
http://blogs.mail.ru/mail/2aleks/7D49AC0B4C4B0863.html
F(t)= {F(t0, t) + k×Φ(t)}× {1 ± δ ± Δ× (t – τ - t0)}
- Изменения могут расти со временем среднеквадратично, даже линейно.
Ниже коротко приведены основные мысли и этапы рассуждений.
"Будущее - это изменения"
(Если постараться, то изменения к лучшему)
Для тематики форума может быть полезна общая формула прогнозирования
http://blogs.mail.ru/mail/2aleks/7D49AC0B4C4B0863.html
F(t)= {F(t0, t) + k×Φ(t)}× {1 ± δ ± Δ× (t – τ - t0)}
- Изменения могут расти со временем среднеквадратично, даже линейно.
Ниже коротко приведены основные мысли и этапы рассуждений.
Последний раз редактировалось Александр 27 авг 2008, 22:53, всего редактировалось 3 раза.
Принцип неопределенного будущего
Принцип неопределенного будущего.
Тезисы
«Будущее событие содержит неопределенность»Тезисы
Более конкретно
«Вероятность будущего события содержит неопределенность»
Pфакт ~ Pплан ± ΔP
где
неопределенность ±ΔP фактической вероятности Pфакт складывается из двух частей: Δ+P, увеличивающей фактическую вероятность Pфакт, и Δ-P, уменьшающей Pфакт
± ΔP = + Δ+P - Δ- P
Ранее считалось, что фактическая вероятность равна планируемой вероятности (если не доказано обратное).
Δ+P = Δ- P
Pфакт = Pплан
Принцип предполагает, что фактическая вероятность не равна планируемой вероятности (если не доказано обратное*).
Δ+P ≠ Δ- P
Pфакт ≠ Pплан
«Фактическая вероятность не равна планируемой»
* - многочисленные опыты указывают на то, что Pфакт=Pплан только в единственной точке (примерно в середине) из всего диапазона вероятностей 0%-100%.
Следствия принципа неопределенного будущего.
Следствия
Принципа неопределенного будущего.
Тезисы.
Принципа неопределенного будущего.
Тезисы.
Первое следствие.
«Отталкивание» от краев диапазона вероятностей
(от 0% и от 100%)
«Отталкивание» от краев диапазона вероятностей
(от 0% и от 100%)
Если предварительно задано некоторое событие, например выигрыш с вероятностью Pплан, близкой к границе диапазона вероятностей, то есть к 100% или к 0%, то, из-за наличия неопределенности ΔP, фактическая средняя вероятность Pсредн, по сравнению с запланированной вероятностью Pплан, смещается, «отталкивается» от границы диапазона к его центру.
Действительно, если, например, предварительно задана вероятность Pплан = 99% и известно, что ее неопределенность ΔP ~ 5%, то ее фактическая средняя вероятность уменьшится Pсредн < 99%. Аналогично, для предварительно заданной вероятности Pплан = 1% и ΔP = 5%, ее фактическая средняя вероятность может (*с учетом уменьшения из-за 2-го следствия) увеличиться *Pсредн > 1%.
«Большие вероятности – уменьшаются»
Pвысокая факт < Pвысокая план
«Малые вероятности могут увеличиться»
*Pнизкая факт > Pнизкая план
Второе следствие.
Неполнота сегодняшней системы вероятностей
завтрашних событий
Вероятность любого события, которое не запрещено объективными законами, строго больше нуля. Следовательно, сколько бы событий не было предусмотрено при планировании, всегда найдется, по меньшей мере, одно непредусмотренное и вероятность этого непредусмотренного события будет строго больше нуля. Следовательно, сегодняшняя система вероятностей завтрашних событий неполна. Неполнота сегодняшней системы вероятностей
завтрашних событий
«Система вероятностей неполна»
∑ Pпредусмотр < 100%
Применения принципа неопределенного будущего
Применения принципа неопределенного будущего
Тезисы
Тезисы
Принцип неопределенного будущего дает новые результаты:
в логике (некорректность применения закона исключенного третьего для будущих событий),
в теории вероятностей (расщепление шкалы вероятностей вблизи 100%),
в теории сложных систем (возможность нарушения деления на группы несовместных событий для будущих событий),
в экономике (единое решение: парадокса Алле, проблемы неприятия риска, «премии за риск», equity premium puzzle, единого объяснения выигрышей и проигрышей, преувеличения малых вероятностей, «парадокса четырех областей», парадокса Эллсберга, проблем неполноты системы предпочтений и неприятия неопределенности),
в прогнозировании и планировании (разработка общего уравнения прогнозирования)
и т.д.
Общая формула прогнозирования
В прогнозировании есть довольно много принципов (см. напр. 139 принципов прогнозирования
http://translate.google.com/translate?u ... n&ie=UTF-8)
Но в прогнозировании (пока?) нет единого уравнения.
С помощью кусочно-непрерывного приближения и принципа неопределенного будущего, выведено уравнение прогнозирования (см. ниже).
К двум стандартным членам: стандартному, основному члену F(t0, t), который отражает собственно модель прогнозируемого явления, и к стандартной погрешности прогноза ± δ добавлены еще два новых члена:
k×Φ(t) (илиΣ kn×φn (t)) – учитывает влияние внешних и дополнительных факторов, которые не вошли в основную модель. Выделение этого члена позволяет не разрабатывать сверхсложные модели, учитывающие все возможные влияния и изменения, а разрабатывать модели разумной сложности и дополнять их корректировками на внешние и экстраординарные влияния и изменения. Разработка основной модели и разработка корректировок – это качественно разные задачи. Здесь они смогут быть явно разделены между разными командами специалистов, а также во времени (новые корректировки могут разрабатываться по мере возникновения новых факторов и угроз, без переработки всего прогноза).
±Δ(t, τ) (или±Σ Δm(t, τm)) – явно учитывает (линейное) увеличение погрешности прогноза со временем и задержку реакции прогнозируемой характеристики на непредусмотренные события. Это позволяет явно видеть уменьшение точности прогноза со временем и предельные возможности прогнозирования.
Уравнение прогнозирования
(более подробно см. «Уравнение прогнозирования» в http://www.harin.ru/site.php#me)
F(t) = {F(t0, t) + k×Φ(t)}× {1 ± δ ± Δ(t, τ)}
где
F(t) - прогнозируемая характеристика системы или части системы
F(t0, t) - основной член, не учитывающий внешние либо удаленные во времени либо нестандартные и т.п. воздействия на прогнозируемую характеристику
t0 - момент составления прогноза (t0 < t)
Φ(t) - обобщенное предусмотренное изменение системы или внешней среды, превышающее изменения, учитываемые основным членом F(t0, t)
k - усредненный коэффициент влияния предусмотренного изменения Φ(t) на прогнозируемую характеристику
δ - малая, условно-постоянная погрешность
Δ(t, τ) - погрешность (в т.ч., обусловленная непредусмотренными событиями), значительно зависящая от времени (увеличивающаяся)
τ - усредненная задержка реакции прогнозируемой характеристики на наиболее значимые непредусмотренные события
Или, более подробно,
F(t)= {F(t0, t) + Σ kn×φn (t)}× {1 ± δ ± Σ Δm(t, τm)}
Или, в предположении, что частота появления непредусмотренных событий и их характер в среднем постоянны во времени,
F(t)= {F(t0, t) + k×Φ(t)}× {1 ± δ ± Δ× (t – τ - t0)}
- линейное увеличение погрешности прогноза во времени с усредненным коэффициентом Δ.
Уравнение прогнозирования (точнее, второе следствие принципа неопределенного будущего) позволяет составить ряд заключений:
(более подробно см. «Уравнение прогнозирования» в http://www.harin.ru/site.php#me)
«Среднесрочное количественное аппроксимационное прогнозирование невозможно»
«Долгосрочное целостное качественное аппроксимационное прогнозирование невозможно»
«Сверхдолгосрочное качественное аппроксимационное прогнозирование невозможно»
"Будущее - это изменения"
http://translate.google.com/translate?u ... n&ie=UTF-8)
Но в прогнозировании (пока?) нет единого уравнения.
С помощью кусочно-непрерывного приближения и принципа неопределенного будущего, выведено уравнение прогнозирования (см. ниже).
К двум стандартным членам: стандартному, основному члену F(t0, t), который отражает собственно модель прогнозируемого явления, и к стандартной погрешности прогноза ± δ добавлены еще два новых члена:
k×Φ(t) (илиΣ kn×φn (t)) – учитывает влияние внешних и дополнительных факторов, которые не вошли в основную модель. Выделение этого члена позволяет не разрабатывать сверхсложные модели, учитывающие все возможные влияния и изменения, а разрабатывать модели разумной сложности и дополнять их корректировками на внешние и экстраординарные влияния и изменения. Разработка основной модели и разработка корректировок – это качественно разные задачи. Здесь они смогут быть явно разделены между разными командами специалистов, а также во времени (новые корректировки могут разрабатываться по мере возникновения новых факторов и угроз, без переработки всего прогноза).
±Δ(t, τ) (или±Σ Δm(t, τm)) – явно учитывает (линейное) увеличение погрешности прогноза со временем и задержку реакции прогнозируемой характеристики на непредусмотренные события. Это позволяет явно видеть уменьшение точности прогноза со временем и предельные возможности прогнозирования.
Уравнение прогнозирования
(более подробно см. «Уравнение прогнозирования» в http://www.harin.ru/site.php#me)
F(t) = {F(t0, t) + k×Φ(t)}× {1 ± δ ± Δ(t, τ)}
где
F(t) - прогнозируемая характеристика системы или части системы
F(t0, t) - основной член, не учитывающий внешние либо удаленные во времени либо нестандартные и т.п. воздействия на прогнозируемую характеристику
t0 - момент составления прогноза (t0 < t)
Φ(t) - обобщенное предусмотренное изменение системы или внешней среды, превышающее изменения, учитываемые основным членом F(t0, t)
k - усредненный коэффициент влияния предусмотренного изменения Φ(t) на прогнозируемую характеристику
δ - малая, условно-постоянная погрешность
Δ(t, τ) - погрешность (в т.ч., обусловленная непредусмотренными событиями), значительно зависящая от времени (увеличивающаяся)
τ - усредненная задержка реакции прогнозируемой характеристики на наиболее значимые непредусмотренные события
Или, более подробно,
F(t)= {F(t0, t) + Σ kn×φn (t)}× {1 ± δ ± Σ Δm(t, τm)}
Или, в предположении, что частота появления непредусмотренных событий и их характер в среднем постоянны во времени,
F(t)= {F(t0, t) + k×Φ(t)}× {1 ± δ ± Δ× (t – τ - t0)}
- линейное увеличение погрешности прогноза во времени с усредненным коэффициентом Δ.
Уравнение прогнозирования (точнее, второе следствие принципа неопределенного будущего) позволяет составить ряд заключений:
(более подробно см. «Уравнение прогнозирования» в http://www.harin.ru/site.php#me)
«Среднесрочное количественное аппроксимационное прогнозирование невозможно»
«Долгосрочное целостное качественное аппроксимационное прогнозирование невозможно»
«Сверхдолгосрочное качественное аппроксимационное прогнозирование невозможно»
"Будущее - это изменения"
Re: Будущее - это изменения
Коэффициенты и таблицы пришли из торговли, называемой экономикой. Прогнозирование, которое раньше называлось пророчествами, никогда до конца ничего не угадывало... Во Вселенной существует некий субъективный фактор - это не Бог в его примитивном понимании, но внимательный наблюдатель его улавливает.
Отсуда и благородная цель - понять субъективный фактор Сущего.
Отсуда и благородная цель - понять субъективный фактор Сущего.
Re: Будущее - это изменения
Об этом и речь.tornado писал(а):... Прогнозирование, которое раньше называлось пророчествами, никогда до конца ничего не угадывало...
Принцип неопределенного будущего дает возможность выразить это математически.
Re: Будущее - это изменения
Массы в тему не въедут...