
The article shows that the estimation (forecasting) of the values of random variables, according to the minimum variance estimation error is not always effective, and sometimes not even possible. The authors give examples to prove it. The estimation is described with a functional. The task of the estimation is treated as a search for an optimal solution and is illustrated with formation of the optimal playing strategy.
В статье показано, что оценивание (прогнозирование) значений случайных величин по критерию минимума дисперсии ошибки оценивания не всегда эффективно, а иногда просто не допустимо (приводятся примеры). Используется цель оценивания, описываемая функционалом. Задача оценивания трактуется как поиск оптимального решения и иллюстрируется с помощью формирования оптимальной игровой стратегии.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ, ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ, ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА, ЦЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, КРИТЕРИИ ОПТИМАЛЬНОСТИ, ИГРОВАЯ СТРАТЕГИЯ, ОПТИМАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ, РИСКИ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ, ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ, ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА, ЦЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, КРИТЕРИИ ОПТИМАЛЬНОСТИ, ИГРОВАЯ СТРАТЕГИЯ, ОПТИМАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ, РИСКИ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
