>Skoro ustaliliśmy, że istnieje nieskończenie wiele zdarzeń możliwych do zaistnienia, których
>prawdopodobieństwo zaistnienia wynosi 0 (odsyłam do mojego poprzedniego wpisu
>www.racjon(*)orum.php/s,875931/i,75#w876025 ), to czy tworzenie prognoz (dotyczących
>np. inflacji, bezrobocia, itp.), w oparciu o rachunek prawdopodobieństwa ma jakikolwiek sens? Czy
>tego typu prognozy są w stanie w jakikolwiek sposób uwzględnić wpływ zdarzeń, których
>prawdopodobieństwo wynosi 0. Czy istnieją jakieś metody prognozowania, które nie mają nic wspólnego
>z rachunkiem prawdopodobieństwa?
>Zapraszam do dyskusji.

Być może nie ma to sensu... bo i tak determinizm wygra.

Np. loteria: nie ma tu żadnej reguły na wygraną
bo to jest dawno... zdeterminowane - ustalone,

A jak jest to ustalone?
Tego akurat my nie wiemy... i to jest właśnie rach. prawdopd.: niewiedza = losowość.

Zastanawia mnie bardziej jaki jest, w ogóle sens i dlaczego uważa się za "naukę" tego typu zajęcie. Istnieje przecież mnóstwo uniwersytetów ekonomicznych, które są reprezentowane przez "naukowców", "ekspertów" zajmujących się prognozowaniem zjawisk ekonomicznych, a nie słyszałem jeszcze o uniwersytecie zajmującym się prognozowaniem wyników z loterii.

>Zastanawia mnie bardziej jaki jest, w ogóle sens i dlaczego uważa się za "naukę" tego typu zajęcie. Istnieje przecież mnóstwo uniwersytetów ekonomicznych, które są reprezentowane przez "naukowców", "ekspertów" zajmujących się prognozowaniem zjawisk ekonomicznych, a nie słyszałem jeszcze o uniwersytecie zajmującym się prognozowaniem wyników z loterii.

To jest akurat proste:

w ekonomii i pogodzie mamy dane z historii,
a to jest już konkretna wiedza, więc można coś przewidywać..

natomiast w loteriach jest inaczej:
to jest specjalnie tak projektowane, aby wiedza z historii nie miała tu znaczenia.

Np. w totku: nikt tam nie podaje parametrów tych kul...
bo to nie są przecież kule, lecz coś zbliżonego do kuli.

Zderzenia takich prawie kul są nieprzewidywalne...
nie masz wiedzy aby tu cokolwiek przewidzieć.

Ruletki i inne takie... - to tak samo działa.

Coś jak ołówek postawiony na szpicu - nie przewidzisz w którą stronę to się przewróci... bo się przewróci.

No właśnie, skoro mamy dostęp do danych historycznych i w pewnym stopniu jesteśmy w stanie przewidzieć skutek danego zdarzenia (np. rośnie ilość pieniądza w obiegu, to prawdopodobnie CPI będzie rosnąć, ale o ile, kiedy dokładnie i czy na pewno - tego nie wiemy i żaden model nam tego nie powie, chyba, że przez przypadek), po co w ogóle poświęcać czas na wyliczanie jakiejś konkretnej liczby albo prawdopodobieństwa jakiegoś zdarzenia, zamiast zajmować się próbowaniem zidentyfikowania przyczyn danego zdarzenia?

>No właśnie, skoro mamy dostęp do danych historycznych i w pewnym stopniu jesteśmy w stanie przewidzieć skutek danego zdarzenia (np. rośnie ilość pieniądza w obiegu, to prawdopodobnie CPI będzie rosnąć, ale o ile, kiedy dokładnie i czy na pewno - tego nie wiemy i żaden model nam tego nie powie, chyba, że przez przypadek), po co w ogóle poświęcać czas na wyliczanie jakiejś konkretnej liczby albo prawdopodobieństwa jakiegoś zdarzenia, zamiast zajmować się próbowaniem zidentyfikowania przyczyn danego zdarzenia?
>

Po to by np wygrać na gieldzie?

>>No właśnie, skoro mamy dostęp do danych historycznych i w pewnym stopniu jesteśmy w stanie przewidzieć skutek danego zdarzenia (np. rośnie ilość pieniądza w obiegu, to prawdopodobnie CPI będzie rosnąć, ale o ile, kiedy dokładnie i czy na pewno - tego nie wiemy i żaden model nam tego nie powie, chyba, że przez przypadek), po co w ogóle poświęcać czas na wyliczanie jakiejś konkretnej liczby albo prawdopodobieństwa jakiegoś zdarzenia, zamiast zajmować się próbowaniem zidentyfikowania przyczyn danego zdarzenia?
>>
>Po to by np wygrać na gieldzie?

W kontekście podejmowania konkretnej decyzji przez jednostkę, takie prawdopodobieństwo chyba nie ma jakiegoś większego znaczenia, trzeba by wykonywać bardzo dużo razy tą samą rzecz, żeby rezultat zaczynał przypominać zakładane prawdopodobieństwo (o ile, w ogóle zacząłby). Co jeśli chcemy np. kupić akcje jakiejś firmy, na podstawie jakiegoś modelu, to czy jesteśmy w stanie wykonać odpowiednią ilość transakcji (w określonym czasie i czy będzie wystarczająca płynność?). Co jeśli w międzyczasie wykonywania tych transakcji model zmienia prawdopodobieństwo?

>>>No właśnie, skoro mamy dostęp do danych historycznych i w pewnym stopniu jesteśmy w stanie przewidzieć skutek danego zdarzenia (np. rośnie ilość pieniądza w obiegu, to prawdopodobnie CPI będzie rosnąć, ale o ile, kiedy dokładnie i czy na pewno - tego nie wiemy i żaden model nam tego nie powie, chyba, że przez przypadek), po co w ogóle poświęcać czas na wyliczanie jakiejś konkretnej liczby albo prawdopodobieństwa jakiegoś zdarzenia, zamiast zajmować się próbowaniem zidentyfikowania przyczyn danego zdarzenia?
>>>
>>Po to by np wygrać na gieldzie?
>W kontekście podejmowania konkretnej decyzji przez jednostkę, takie prawdopodobieństwo chyba nie ma jakiegoś większego znaczenia, trzeba by wykonywać bardzo dużo razy tą samą rzecz, żeby rezultat zaczynał przypominać zakładane prawdopodobieństwo (o ile, w ogóle zacząłby). Co jeśli chcemy np. kupić akcje jakiejś firmy, na podstawie jakiegoś modelu, to czy jesteśmy w stanie wykonać odpowiednią ilość transakcji (w określonym czasie i czy będzie wystarczająca płynność?). Co jeśli w międzyczasie wykonywania tych transakcji model zmienia prawdopodobieństwo?

To by działało gdyby tak wielu uczestnikow rynku nie zdawalo sobie z tego co analizujacy sprawy. Realnie wiec to nie ma znaczenia bo ta niewielka masa tranzakcji ktora odbywa sie "od czapy" nie rekompensuje prowizji biura maklerskiego.

>>>>No właśnie, skoro mamy dostęp do danych historycznych i w pewnym stopniu jesteśmy w stanie przewidzieć skutek danego zdarzenia (np. rośnie ilość pieniądza w obiegu, to prawdopodobnie CPI będzie rosnąć, ale o ile, kiedy dokładnie i czy na pewno - tego nie wiemy i żaden model nam tego nie powie, chyba, że przez przypadek), po co w ogóle poświęcać czas na wyliczanie jakiejś konkretnej liczby albo prawdopodobieństwa jakiegoś zdarzenia, zamiast zajmować się próbowaniem zidentyfikowania przyczyn danego zdarzenia?
>>>>
>>>Po to by np wygrać na gieldzie?
>>W kontekście podejmowania konkretnej decyzji przez jednostkę, takie prawdopodobieństwo chyba nie ma jakiegoś większego znaczenia, trzeba by wykonywać bardzo dużo razy tą samą rzecz, żeby rezultat zaczynał przypominać zakładane prawdopodobieństwo (o ile, w ogóle zacząłby). Co jeśli chcemy np. kupić akcje jakiejś firmy, na podstawie jakiegoś modelu, to czy jesteśmy w stanie wykonać odpowiednią ilość transakcji (w określonym czasie i czy będzie wystarczająca płynność?). Co jeśli w międzyczasie wykonywania tych transakcji model zmienia prawdopodobieństwo?
>To by dzialo gdyby tak wielu uczestnikow rynku nie zdawalo sobie z tego co analizujacy sprawy. Realnie wiec to nie ma znaczenia bo ta niewielka masa tranzakcji ktora odbywa sie "od czapy" nie rekompensuje prowizji biura maklerskiego.

Jeśli mielibyśmy działać na podstawie modelu dającego przewagę, w dużej liczbie transakcji, to przez to, że tych transakcji jest bardzo dużo i średnio na nich zarabiamy, to bardzo szybko zaczęłaby rosnąć kwota, którą operujemy i w końcu stosunek naszych transakcji do wolumenu na danym instrumencie byłby tak duży, że wykonując jedną transakcje zmieniamy wynik modelu, chyba że wchodzimy zawsze za tą samą kwotę, ale wtedy też ktoś by to zauważył po jakimś czasie albo biuro maklerskie by o tym komuś powiedziało i stracilibyśmy swoją przewagę.

>>>>>No właśnie, skoro mamy dostęp do danych historycznych i w pewnym stopniu jesteśmy w stanie przewidzieć skutek danego zdarzenia (np. rośnie ilość pieniądza w obiegu, to prawdopodobnie CPI będzie rosnąć, ale o ile, kiedy dokładnie i czy na pewno - tego nie wiemy i żaden model nam tego nie powie, chyba, że przez przypadek), po co w ogóle poświęcać czas na wyliczanie jakiejś konkretnej liczby albo prawdopodobieństwa jakiegoś zdarzenia, zamiast zajmować się próbowaniem zidentyfikowania przyczyn danego zdarzenia?
>>>>>
>>>>Po to by np wygrać na gieldzie?
>>>W kontekście podejmowania konkretnej decyzji przez jednostkę, takie prawdopodobieństwo chyba nie ma jakiegoś większego znaczenia, trzeba by wykonywać bardzo dużo razy tą samą rzecz, żeby rezultat zaczynał przypominać zakładane prawdopodobieństwo (o ile, w ogóle zacząłby). Co jeśli chcemy np. kupić akcje jakiejś firmy, na podstawie jakiegoś modelu, to czy jesteśmy w stanie wykonać odpowiednią ilość transakcji (w określonym czasie i czy będzie wystarczająca płynność?). Co jeśli w międzyczasie wykonywania tych transakcji model zmienia prawdopodobieństwo?
>>To by dzialo gdyby tak wielu uczestnikow rynku nie zdawalo sobie z tego co analizujacy sprawy. Realnie wiec to nie ma znaczenia bo ta niewielka masa tranzakcji ktora odbywa sie "od czapy" nie rekompensuje prowizji biura maklerskiego.
>Jeśli mielibyśmy działać na podstawie modelu dającego przewagę, w dużej liczbie transakcji, to przez to, że tych transakcji jest bardzo dużo i średnio na nich zarabiamy, to bardzo szybko zaczęłaby rosnąć kwota, którą operujemy i w końcu stosunek naszych transakcji do wolumenu na danym instrumencie byłby tak duży, że wykonując jedną transakcje zmieniamy wynik modelu, chyba że wchodzimy zawsze za tą samą kwotę, ale wtedy też ktoś by to zauważył po jakimś czasie albo biuro maklerskie by o tym komuś powiedziało i stracilibyśmy swoją przewagę.

Tak jest, jak sie nie obrucisz to d... zawsze z tylu

>Jeśli mielibyśmy działać na podstawie modelu dającego przewagę, w dużej liczbie transakcji, to przez to, że tych transakcji jest bardzo dużo i średnio na nich zarabiamy, to bardzo szybko zaczęłaby rosnąć kwota, którą operujemy i w końcu stosunek naszych transakcji do wolumenu na danym instrumencie byłby tak duży, że wykonując jedną transakcje zmieniamy wynik modelu, chyba że wchodzimy zawsze za tą samą kwotę, ale wtedy też ktoś by to zauważył po jakimś czasie albo biuro maklerskie by o tym komuś powiedziało i stracilibyśmy swoją przewagę.

Istotą Modeli transakcyjnych jest zarządzanie ryzykiem. Inwestor, który chce zainwestować dużą kwotę nie robi tego na rynkach, gdzie jest mała płynność lub niski wolumen obrotu, bo stanowi to znaczący wzrost ryzyka i możliwość straty. Inwestuje na rynkach gdzie jego wkład w obrót będzie niezauważalny np. na rynku obligacji, walutowym, indeksie największych spółek rynku amerykańskich akcji itp.

>>Jeśli mielibyśmy działać na podstawie modelu dającego przewagę, w dużej liczbie transakcji, to przez to, że tych transakcji jest bardzo dużo i średnio na nich zarabiamy, to bardzo szybko zaczęłaby rosnąć kwota, którą operujemy i w końcu stosunek naszych transakcji do wolumenu na danym instrumencie byłby tak duży, że wykonując jedną transakcje zmieniamy wynik modelu, chyba że wchodzimy zawsze za tą samą kwotę, ale wtedy też ktoś by to zauważył po jakimś czasie albo biuro maklerskie by o tym komuś powiedziało i stracilibyśmy swoją przewagę.
>Istotą Modeli transakcyjnych jest zarządzanie ryzykiem. Inwestor, który chce zainwestować dużą kwotę nie robi tego na rynkach, gdzie jest mała płynność lub niski wolumen obrotu, bo stanowi to znaczący wzrost ryzyka i możliwość straty. Inwestuje na rynkach gdzie jego wkład w obrót będzie niezauważalny np. na rynku obligacji, walutowym, indeksie największych spółek rynku amerykańskich akcji itp.
>

Czy jest Pan w stanie przytoczyć skuteczność tego typu modeli (co i tak nie ma znaczenia w kontekście podejmowania 1 decyzji przez dany podmiot). Czy jesteśmy w stanie udowodnić, że korzystanie z modelu daje nam jakąkolwiek przewagę?

>No właśnie, skoro mamy dostęp do danych historycznych i w pewnym stopniu jesteśmy w stanie przewidzieć skutek danego zdarzenia (np. rośnie ilość pieniądza w obiegu, to prawdopodobnie CPI będzie rosnąć, ale o ile, kiedy dokładnie i czy na pewno - tego nie wiemy i żaden model nam tego nie powie, chyba, że przez przypadek), po co w ogóle poświęcać czas na wyliczanie jakiejś konkretnej liczby albo prawdopodobieństwa jakiegoś zdarzenia, zamiast zajmować się próbowaniem zidentyfikowania przyczyn danego zdarzenia?

Obawiam się że to i tak nie ma generalnie sensu.

Tak historia w zarysie, do której mamy dostęp, to w zasadzie seria losowa - chaos.

I nawet ta tendencja postępu notowana od około 200 lat... nic tu nie znaczy -
podobne serie są widoczne w zjawiskach czysto losowych - chaotycznych.

Wkrótce to zdechnie i powrócimy do jaskiń.. albo i zupełnie nic z tego nie pozostanie - pył.

To tak samo jak serie rzutów monetą:
raz na tysiąc rzutów wypadnie aż 10 razy z rzędu orzeł... no i co z tego?

I my akurat w takiej fantastycznej serii siedzimy i nazywamy to postępem:

1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 ... jak długo tak można?

raz na log(n) w n lat.

>Tak historia w zarysie, do której mamy dostęp, to w zasadzie seria losowa - chaos.
>I nawet ta tendencja postępu notowana od około 200 lat... nic tu nie znaczy -
>podobne serie są widoczne w zjawiskach czysto losowych - chaotycznych.
>Wkrótce to zdechnie i powrócimy do jaskiń.. albo i zupełnie nic z tego nie pozostanie - pył.
>To tak samo jak serie rzutów monetą:
>raz na tysiąc rzutów wypadnie aż 10 razy z rzędu orzeł... no i co z tego?
>I my akurat w takiej fantastycznej serii siedzimy i nazywamy to postępem:
>1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 ... jak długo tak można?
>raz na log(n) w n lat.

W pełni się zgadzam

>Skoro ustaliliśmy, że istnieje nieskończenie wiele zdarzeń możliwych do zaistnienia, których
>prawdopodobieństwo zaistnienia wynosi 0 (odsyłam do mojego poprzedniego wpisu
>www.racjon(*)orum.php/s,875931/i,75#w876025 ), to czy tworzenie prognoz (dotyczących
>np. inflacji, bezrobocia, itp.), w oparciu o rachunek prawdopodobieństwa ma jakikolwiek sens? Czy
>tego typu prognozy są w stanie w jakikolwiek sposób uwzględnić wpływ zdarzeń, których
>prawdopodobieństwo wynosi 0. Czy istnieją jakieś metody prognozowania, które nie mają nic wspólnego
>z rachunkiem prawdopodobieństwa?
>Zapraszam do dyskusji.

Założenie, że prawdopodobieństwo jakiegoś zdarzenia wynosi 0 jest ładnie opisane w Wikipedii pod hasłem "Zdarzenie losowe niemożliwe"
cytuje pl.wikiped(*)arzenie_losowe_niemożliwe :
Nie każde jednak zdarzenie losowe o prawdopodobieństwie zero jest niemożliwe.
Powyższa przestrzeń może być modelem dla doświadczenia polegającego na jednokrotnym rzucie kostką, w której trzy ściany mają kolor zielony, dwie kolor biały, jedna kolor czerwony. Zdarzenia elementarne mają tu następującą interpretację:
{z} - wypadła ściana zielona,
{b} - wypadła ściana biała,
{c} - wypadła ściana czerwona,
{k} - kostka stanęła na kancie.
/koniec cytatu
Można jeszcze dorobić szereg zdarzeń pokazujących, że założenie o zerowym prawdopodobieństwie było fałszywe (niezupełne) np. przyszedł piesek i zjadł kostkę, ruska bomba spadła i rozwaliła kostkę itd.

Ale, jak jest to uwzględniane podczas prognozowania i modelowania?

>Ale, jak jest to uwzględniane podczas prognozowania i modelowania?

Banalnie. Zakładamy sobie, że jakieś zdarzenie jest niemożliwe, a później pokazujemy, że jednak było możliwe, ale nie przewidzieliśmy wszystkich okoliczności (margines błędu).

Jak obliczamy margines błędu i skąd możemy wiedzieć ile może on wynosić? Jeśli przybiera wartości <0,1>, to po co się tym zajmować?

>Jak obliczamy margines błędu i skąd możemy wiedzieć ile może on wynosić? Jeśli przybiera wartości <0,1>, to po co się tym zajmować?

Właśnie. Też nie wiem po co ludzie tym się zajmują i do czego służy... Dla zabicia czasu?
A po co margines błędu miałby przybierać wartości <0,1>, ?

>A po co margines błędu miałby przybierać wartości <0,1>, ?

Rozumiany jako prawdopodobieństwo zdarzenia przeciwnego do obliczanego w modelu.

>>A po co margines błędu miałby przybierać wartości <0,1>, ?

>Rozumiany jako prawdopodobieństwo zdarzenia przeciwnego do obliczanego w modelu.

Aaa.a..
Sondażownie posługują się marginesem błędu w celu usprawiedliwienia nietrafionych prognoz.

>Skoro ustaliliśmy, że istnieje nieskończenie wiele zdarzeń możliwych do zaistnienia, których
>prawdopodobieństwo zaistnienia wynosi 0, to czy tworzenie prognoz (dotyczących
>np. inflacji, bezrobocia, itp.), w oparciu o rachunek prawdopodobieństwa ma jakikolwiek sens?

Nie zauważyłem twojego poprzedniego tematu. Polecam tę stronę
probas.fr/(*)b71971a61911eca67ff5f3ea2b5df7

Gdyby nie miało sensu, to czy warto byłoby tworzyć prognozy pogody? Zastanawiałeś się jak są tworzone modele klimatyczne?

Podczas symulacji z modelem klimatycznym istnieją dwa rodzaje danych wejściowych: stan początkowy i wymuszenia. Jeśli w prognozowaniu pogody stan początkowy jest istotną informacją, w modelowaniu klimatu to właśnie wymuszenia są najważniejszymi elementami. Główne wymuszenia to: stężenia gazów cieplarnianych, ładunek aerozolu, ale także rozkład roślinności, erupcje wulkanów i energia słoneczna odbierana na szczycie atmosfery. Ponieważ system klimatyczny jest chaotyczny, informacje ze stanu początkowego są szybko tracone. Warunki początkowe mają zatem niewielkie znaczenie dla symulacji klimatycznych na przestrzeni kilkudziesięciu lat.

Jednak pamięć systemu klimatycznego jest dłuższa niż w modelu prognozowania pogody, ponieważ oceany ewoluują wolniej niż atmosfera, a ta bezwładność wydłuża pamięć systemu. To właśnie ta właściwość służy do prognozowania w skali sezonowej. Sezonowe modele prognostyczne to modele klimatyczne, których atmosfera i składniki oceaniczne są inicjowane na podstawie obserwacji. Wykorzystują fakt, że ocean ma znaczną bezwładność, aby przewidzieć trendy w nadchodzących miesiącach. Systemy te są znacznie mniej wiarygodne niż modele prognozowania pogody, ale dostarczają istotnych informacji na temat ewolucji zjawisk takich jak El Niño w szczególności i ogólnie na temat zmienności tropikalnej. Realizacja prognoz a posteriori na przestrzeni dużej liczby ostatnich lat umożliwia przetestowanie systemu prognozowania sezonowego i jest formą walidacji modelu. Ten rodzaj walidacji jest jednak ograniczony do terminów kilku miesięcy, które pozostają krótkie w porównaniu z terminami klimatycznymi.

>prawdopodobieństwo zaistnienia wynosi 0, to czy tworzenie prognoz (dotyczących np. inflacji, bezrobocia, itp.), w oparciu o rachunek prawdopodobieństwa ma jakikolwiek sens?
Model klimatyczny jest numeryczną reprezentacją systemu klimatycznego.
Niepewność prognoz wynika zarówno z niepewności modelowania klimatu, jak i z niepewności rozwoju sytuacji gospodarczej i demograficznej.

www.encycl(*)b84b0fa61911ec95dcadce402e4e03

Dowód anegdotyczny.

>Dowód anegdotyczny.
Jak całe prognozowanie + statystyka.

>Skoro ustaliliśmy, że istnieje nieskończenie wiele zdarzeń możliwych do zaistnienia, których
>prawdopodobieństwo zaistnienia wynosi 0 (odsyłam do mojego poprzedniego wpisu
>www.racjon(*)orum.php/s,875931/i,75#w876025 ), to czy tworzenie prognoz (dotyczących
>np. inflacji, bezrobocia, itp.), w oparciu o rachunek prawdopodobieństwa ma jakikolwiek sens? Czy
>tego typu prognozy są w stanie w jakikolwiek sposób uwzględnić wpływ zdarzeń, których
>prawdopodobieństwo wynosi 0. Czy istnieją jakieś metody prognozowania, które nie mają nic wspólnego
>z rachunkiem prawdopodobieństwa?

Gospodarka opiera się na ludzkich zachowaniach typu: "ufa, nie ufa, zaufa, utraci zaufanie, spanikuje", a te są raz, że policzalne, ponieważ realne znaczenie ma tylko kilka, a dwa, że są z całkiem sporym prawdopodobieństwem przewidywalne, a prawdopodobieństwo ich wystąpienia łatwo wywnioskować z analizy historycznych statystyk.

Statystyki nie służą tylko do tego, by je ogłaszać i się nimi chwalić w kampaniach wyborczych, tylko po to, by na ich podstawie szacować prawdopodobieństwo wystąpienia "ludzkiego zachowania" z powyższej listy pod wpływem jakiegoś czynnika X.

Czynników X też nie jest za wiele - tu też pomagają statystyki, tym razem mówiące o tym, co i gdzie się dzieje, i jakie są "trendy" tego "dziania się", czyli czy coś się poprawia, coś się pogarsza, coś się zapowiada, coś się nagle wydarzyło itp. Na podstawie historycznych statystyk wybiera się najważniejsze czynniki X, czyli te, które powodowały największe zmiany. Im dłuższy okres obserwacji, tym lista czynników X jest bardziej pełna, ale całkiem policzalna.

Zresztą, nikt nie zaryzykuje ogłoszenia prognoz gospodarczych raz na rok, prognozy ogłasza się dużo częściej, na bieżąco je weryfikując, wszak sytuacja jest zawsze i wszędzie w jakimś stopniu dynamiczna, bywa spokojnie, bywa bardziej burzliwie.

Zatem nie ma tu mowy o zbiorach nieskończonych.

Inna sprawa, że złośliwie i rozmyślnie spreparowana prognoza może wywierać mierzalne i realnie wpływy na ludzkie zachowania - tak rosną sztucznie dmuchane i odrealnione "bańki-wydmuszki", które pękają nagle lub powoli, wszystko jedno, bo i tak pękają - skutkiem tego, ci którzy je celowo nadmuchali zarobili (o ile nie poszli do paki), a ci którzy dali się nabrać zostają czasem w samych skarpetkach.

>Czy istnieją jakieś metody prognozowania, które nie mają nic wspólnego
>z rachunkiem prawdopodobieństwa?

Nie sądzę. Podejrzewam, że nawet modele numeryczne liczące prognozy pogody zawierają jakieś współczynniki odnośnie prawdopodobieństwa - można na siłę wszystko liczyć, uwzględniać każdy pierdułek, każdą możliwość itp, ale potrzebna moc obliczeniowa byłaby wtedy niewyobrażalna - natomiast jeżeli ze statystyk wynika, że zestaw 3 różnych czynników z 90% prawdopodobieństwem daje wynik X, a z 5% wynik Y, a reszta poniżej procenta, to nie warto niczego liczyć, tylko postawić na najbardziej prawdopodobny wynik z jednej tabelki statystycznej, bez jakichkolwiek żmudnych obliczeń...

To tak po amatorsku, bo akurat lubię takie tematy, choć nie mam żadnego wykształcenia w tej dziedzinie - więc mogę się jednakowoż trochę lub bardziej mylić.

>Nie sądzę. Podejrzewam, że nawet modele numeryczne liczące prognozy pogody zawierają jakieś współczynniki odnośnie prawdopodobieństwa - można na siłę wszystko liczyć, uwzględniać każdy pierdułek, każdą możliwość itp, ale potrzebna moc obliczeniowa byłaby wtedy niewyobrażalna - natomiast jeżeli ze statystyk wynika, że zestaw 3 różnych czynników z 90% prawdopodobieństwem daje wynik X, a z 5% wynik Y, a reszta poniżej procenta, to nie warto niczego liczyć, tylko postawić na najbardziej prawdopodobny wynik z jednej tabelki statystycznej, bez jakichkolwiek żmudnych obliczeń...

W kontekście podejmowania konkretnej decyzji przez jednostkę, takie prawdopodobieństwo chyba nie ma jakiegoś większego znaczenia, trzeba by wykonywać bardzo dużo razy tą samą rzecz, żeby rezultat zaczynał przypominać zakładane prawdopodobieństwo (o ile, w ogóle zacząłby). Co jeśli chcemy np. kupić akcje jakiejś firmy, na podstawie jakiegoś modelu, to czy jesteśmy w stanie wykonać odpowiednią ilość transakcji (w określonym czasie i czy będzie wystarczająca płynność?). Co jeśli w międzyczasie wykonywania tych transakcji model zmienia prawdopodobieństwo?

>W kontekście podejmowania konkretnej decyzji przez jednostkę, takie prawdopodobieństwo chyba nie ma jakiegoś większego znaczenia, trzeba by wykonywać bardzo dużo razy tą samą rzecz, żeby rezultat zaczynał przypominać zakładane prawdopodobieństwo (o ile, w ogóle zacząłby).
>Co jeśli chcemy np. kupić akcje jakiejś firmy, na podstawie jakiegoś modelu, to czy jesteśmy w stanie wykonać odpowiednią ilość transakcji (w określonym czasie i czy będzie wystarczająca płynność?). Co jeśli w międzyczasie wykonywania tych transakcji model zmienia prawdopodobieństwo?

Jednostka jest jednostką, ale w ogromnym tłumie statystycznie przewidywalnych jednostek - decydujący jest statystyczny rozkład zachowań w tłumie jednostek.

Giełda to taki konkurs piękności, gracze giełdowi "oceniają" uczestników, a uczestnicy konkursu się starają "przypodobać" graczom (uczestnicy to m.in. firmy, ale i państwa poprzez swoje waluty i surowce). Jeszcze inni gracze obstawiają wyniki konkursu itp. I najważniejsze, "gracze" i "uczestnicy" konkursu wpływają na siebie nawzajem (w obie strony)

Przy czym, zarówno gracze "oceniający" jak i oceniani "uczestnicy" wykazują te same statystycznie mierzalne zachowania. Jak na rynku coś się zaczęło powoli psuć, coś przeszacowano, może coś się chrzani u klientów lub dostawców, to firmy przestają inwestować, przestają zatrudniać, myślą o zwolnieniach, czyli podobnie "ufają, nie ufają, tracą zaufanie do gospodarki" itp., a nawet panikują...

>Jednostka jest jednostką, ale w ogromnym tłumie statystycznie przewidywalnych jednostek - decydujący jest statystyczny rozkład zachowań w tłumie jednostek.

No tak, ale czy jak podmiot wykonuje czynności na podstawie modelu, to dysponuje jakąś przewagą względem innych podmiotów. Czy jak wykonuje wspomniane czynności i model zmienia wynik, to kto jest w lepszej sytuacji, podmiot który korzystał z modelu, czy podmioty podejmujące decyzje na podstawie innych danych?

> Skoro ustaliliśmy, że istnieje nieskończenie wiele zdarzeń możliwych do zaistnienia, których prawdopodobieństwo zaistnienia wynosi 0, to czy tworzenie prognoz (dotyczących np. inflacji, bezrobocia, itp.), w oparciu o rachunek prawdopodobieństwa ma jakikolwiek sens?

Krótka odpowiedź: Tak.

Dłuższa odpowiedź...

Należy zacząć od tego, że wszelkie nieskończoności są abstrakcją matematyczną, idealizmem nieistniejącym w świecie rzeczywistym. Niemniej matematyka jest tak potężnym narzędziem, że trzeba polubić te nieskończoności, nauczyć się nimi operować i dopasować je do skończonych obiektów rzeczywistych.

W statystyce zbiór zdarzeń elementarnych musi być skończony. Na przykład, dwie możliwości rzutem monetą, sześć rzutem kostką, itd. A co z losowaniem liczb rzeczywistych? Komputer nie ma z tym problemu: funkcja rand wylosuje jedną z ok. 10¹⁶ liczb float64 z przedziału (0, 1).

Co to znaczy matematycznie? Matematycznie to znaczy, że gęstość prawdopodobieństwa P(x) w przedziale x = (0, 1) jest stała, P(x) = 1, natomiast prawdopodobieństwo wylosowania liczby z przedziału (x, x+dx) jest równa P(x)dx = dx. W naszym przypadku komputerowego losowania dx jest precyzją liczb float64, czyli dx = 10^-16.

Morał z tego jest taki, że jak domena rzeczywistości sugeruje nam zbiór ciągły, to należy operować nie wprost prawdopodobieństwem a gęstością prawdopodobieństwa.

>Należy zacząć od tego, że wszelkie nieskończoności są abstrakcją matematyczną,

z co najmniej jednym wyjątkiem: kosmos jest nieskończony, tak czy siak;
i nic w tej sprawie nie stworzysz, niestety.

>W statystyce zbiór zdarzeń elementarnych musi być skończony. Na przykład, dwie możliwości rzutem monetą, sześć rzutem kostką, itd. A co z losowaniem liczb rzeczywistych? Komputer nie ma z tym problemu: funkcja rand wylosuje jedną z ok. 10¹⁶ liczb float64 z przedziału (0, 1).
>Co to znaczy matematycznie? Matematycznie to znaczy, że gęstość prawdopodobieństwa P(x) w przedziale x = (0, 1) jest stała, P(x) = 1, natomiast prawdopodobieństwo wylosowania liczby z przedziału (x, x+dx) jest równa P(x)dx = dx. W naszym przypadku komputerowego losowania dx jest precyzją liczb float64, czyli dx = 10^-16.
>Morał z tego jest taki, że jak domena rzeczywistości sugeruje nam zbiór ciągły, to należy operować nie wprost prawdopodobieństwem a gęstością prawdopodobieństwa.

nie ma foat64, bo to byłby chyba numer int64 tyle że znormalizowany...
czyli 2^64 = 2e19 około.

long double ma 64 precyzji ale + 16 ... razem 80 bitów.
innych standardów chyba nie ma... no może quad: ...
......

dowolną liczbę random można sobie wyprodukować z binarnego, czyli z 1 bita,

x1000bitów = 1000 bitów losowych po prostu, hehe!

2^1000 = 1e300

random decymalny = seria random(10) x n cyfr.

ramdom64 = random32 + random32 shift 32

zagadka:
rnd1 + rnd1 = ?
gdzie rnd1 = losowa z [0,1)

>Skoro ustaliliśmy, że istnieje nieskończenie wiele zdarzeń możliwych do zaistnienia, których
>prawdopodobieństwo zaistnienia wynosi 0

Myślę, że interpretujesz zbyt dosłownie teorię prawdopodobieństwa. Teoria to tylko teoria a nie rzeczywistość, która nas otacza

Przestrzeń probabilistyczna to trójka: zbiór, ciało nad tym zbiorem i funkcja do zbioru liczb rzeczywistych , spełniająca 3 założenia:
pl.wikiped(*)inicja_prawdopodobieństwa

Możesz stworzyć przestrzeń probabilistyczną nad zbiorami skończonymi i nieskończonymi.

>to czy tworzenie prognoz (dotyczących np. inflacji, bezrobocia, itp.), w oparciu o rachunek prawdopodobieństwa ma jakikolwiek sens?
Jeśli przestrzeń probabilistyczna jest zdefiniowana poprawnie (spełnia wymienione w wikipedii założenia) to ma sens. Pytanie tylko jaki z tego pożytek?

Wielu ludzi, podobnie jak Ty, często stawiaja równość pomiędzy jakimś modelem a rzeczywistością i wierzą, że 'prawdopodobieństwo' wyliczone w takiej przestrzenii mierzy 'szanse na wystąpienie zdarzenia w rzeczywistości'.

Zwłaszcza w ekonomii wiele osób wykuwa jakiś model i coś tam sobie liczy wierząc, że wyliczyli przyszość.

Warto jednak pamiętać, że model to tylko jakieś uproszczenie, próba opisu rzeczywistości i może lepiej lub gorzej opisywać rzeczywistość, ale nigdy nie jest tożsame z rzeczywistością. Może dobrze się sprawdzać tylko w jakiś przypadkach, może nie pokrywać się z rzeczywistością nigdy.

W rzeczywistości nie jestem pewien czy istnieją jakieś zjawiska losowe? Zazwyczaj gdy nie mamy pojęcia jak coś działa to zakładamy, że to jest zjawisko losowe. Dla przykładu, gdy rzucasz monetą, znając wszystkie parametry jesteś w stanie wyliczyć jak ona spadnie, nie jest to zjawisko losowe. Być może to jak rzucisz monetą, gdyby ktoś zrozumiał i opisał jak działa ludzki mózg, również okazałoby się zjawiskiem nie-losowym.

Pytanie jakie powinieneś sobie więc zadać, szukając sensu w modelach tego typu, powinno brzmieć: 'czy model jest użyteczny?'
Np. gdy tworzysz model przewidujący kurs akcji to odpowiadasz na pytanie czy ten model pozwala Ci zarabiać, czy tracisz pieniądze?

Nie próbuj wierzyć, że jakiś model przewiduje przyszłość.

Pozdrawiam
Paolo Monstro

>Zwłaszcza w ekonomii wiele osób wykuwa jakiś model i coś tam sobie liczy wierząc, że wyliczyli przyszość.

Składam wniosek o pożyczkę z banku, np. na 10000 zł;
no to oni obliczają, czym mogę to spłacić - na podstawie historii moich obrotów.

OK. Spełniam warunki, wpłacają mi 10 tysi...

A za trzy dni otrzymujemy telefon z banku:
mamy dla pana super ofertę - może pan otrzymać kredyt do 20000 zł...
na korzystnych warunkach, itd.

No to biorę 20 tysi... razem mam już 30 - co mi tam - żyć nie umierać.

....
Za trzy dni dzwonią... hahaha!

No i tak właśnie zostałem milionerem...

Uwaga! To jest właśnie poprawna Ekonomia panowie i panie!
Bez żartów: im więcej masz kasy tym więcej zarabiasz, bo masz na rozwój - inwestycje, itd.

Czy według rachunku prawdopodobieństwa, zaistnienie dowolnego zdarzenia z przyszłości wynosi 0, czy może rachunek prawdopodobieństwa nie ma zastosowania dla obliczania zdarzeń z przyszłości?