У нас есть некоторые события, которые завершаются одним из заранее определённых исходов.
Например: погода, исходы - солнечно/дождь/снег.
У нас есть набор исходов за некоторый период.
Например: за 4 дня - солнечно/солнечно/дождь/снег.
У нас есть несколько вероятностных систем прогнозирования, которые по какой-то своей логике прогнозируют исходы.
Например: прогноз системы на 1-ый день 0.6/0.2/0.2 для солнечно/дождь/снег соответственно, на 3 последующих - 0.4/0.3/0.3.
Как можно оценить "точность", "качество" прогнозирования, чтобы в последующем его можно было сравнить с другими система прогнозирования?
ЗЫ модераторам: 1000руб внести на свой счёт как мозгобаксы?
Как-то поздновато заметил задачу)
Есть много разных систем оценки. Для вас, наверное, проще всего скалярное произведение брать (вектор предсказания на вектор фактической погоды).
Если чувствительности не будет хватать, возможно, некоторые виды ошибок надо пессимизировать, а некоторые, наоборот, поднимать в оценке. То есть если предсказано солнце, а пошел дождь, это хуже, чем если предсказан дождь, а по факту было ясно. Для этого в скалярное произведение можно нормированные веса внести.
Вроде бы это вопрос по основам математической статистики.
Есть дискретная случайная величина принимающая одно из трех значений солнечно/пасмурно/дождь.
Нужно статистически проверить верность одной или нескольких гипотез.
Гипотезы заключаются в явном задании функции распределения.
Итого все должно быть в учебнике.
Ох, наконец-то
Тему я уже давно забросил