СЛУЧА́ЙНЫХ ПРОЦЕ́ССОВ ПРОГНОЗИ́РОВАНИЕ
-
Рубрика: Математика
-
Скопировать библиографическую ссылку:
СЛУЧА́ЙНЫХ ПРОЦЕ́ССОВ ПРОГНОЗИ́РОВАНИЕ, предсказание значения случайного процесса в некоторый будущий момент времени по наблюдённым значениям этого процесса. Практически во всех представляющих интерес ситуациях предсказываемое значение процесса $X(t)$ в момент $t=t_1$ не может быть точно определено по имеющимся данным наблюдений и можно лишь добиваться, чтобы случайная ошибка прогноза $Δ=X(t_1)-\hat X(t_1)$, где $\hat X(t_1)$ – предсказанное значение $X(t_1)$, в среднем была по возможности наименьшей. В теории С. п. п. оптимальным (наилучшим) считается прогноз, для которого минимально математич. ожидание квадрата ошибки Δ; такой прогноз совпадает с условным математич. ожиданием случайной величины $X(t_1)$ при условии, что наблюдаемые величины, по которым строится прогноз, принимают фиксированные (известные из наблюдений) значения. Большое место в теории С. п. п. занимает теория оптимального линейного С. п. п., посвящённая методам нахождения линейной функции от данных наблюдений, такой, что для неё средний квадрат отклонения от $X(t_1)$ меньше, чем для всех других линейных функций; в ряде практич. важных случаев такое оптимальное линейное С. п. п. совпадает с общим оптимальным прогнозированием случайных процессов.
Общая теория оптимального линейного С. п. п. для стационарных случайных процессов была разработана А. Н. Колмогоровым и Н. Винером в 1940-х гг. Большое развитие получила также теория оптимального (и линейного, и общего нелинейного) прогнозирования процессов, связанных с марковскими процессами.