GDAO: 这个公式根本不是Markov理论

雪红血白

这个公式根本不是Markov理论

GDAO说，“尽管X1， X2， X3..Xn之间是独立的，但f（X１），f（X２）。。f（Xn）是相关的，即 f(Xn)＝ a1*f(X1)+ a2 *f(X2)+...an-1 *f(Xn-1)， １＝a1+a2+...+an-1. X1， X2， X3...Xn-1可视为时间序列，而f（X１），f（X２）。。f（Xn）是历史事件，即你所谓的历史事件。”

这个公式根本不是Markov理论！这是一般的时间加权平均预测方法。它的理论价值不高，应用有限。关键是它是个万金油的大杂烩，没有揭示一类自然现象的本质。

Markov理论的特殊意义是：（如果使用您的符号），某一类特定的现象符合 f(Xn)＝ an-1 *f(Xn-1)， 即，a1=a2=...=an-2=0

我认为，用Markov理论解释历史的变迁可能是一个非常有意义的命题。(随机过程, 未来状态, 现在状态, 过去状态). 马尔可夫性质是概率论中的一个概念。当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的，那么此随机过程即具有马尔可夫性质。具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。(WIKI)

用句普通话说就是，忘掉过去，着眼现在，放眼未来。