root wrote:

> Użytkownik "Dieter" <d...@a...pl> napisał w wiadomości
> news:gv61ai$kld$1@inews.gazeta.pl...
>> Stosuje ktos do analizowania gieldy? Jakie wnioski?
>>
>> D.
>
> A konkretnie o jakie dane Ci chodzi? Gdyby badac wplyw zachmurzenia na
> notowania, to moznaby jeszcze jakis sensowny wynik uzyskac, bo jest duzo
> dostepnych danych. Gorzej z tzw. infami: wydarzeniami o światowym albo
> lokalnym zasięgu. Jak je reprezentowć w postaci liczb? Jak poradzić sobie
> z ich stosunkowo małą ilością a przez to niemożnościa użycia jakichkolwiek
> tradycyjnych metod ststystycznych?

Na brak danych raczej bym nie narzekał, również tych informacyjnych. Ich
reprezentacja jest jednak kluczowa. W każdym razie zawsze trzeba się
zdecydować na jakiś podzbiór dostępnego zbioru informacji, który miałby
reprezentować całość. Następnie należy wybranym atrybutom rzeczywistości
przypisać wartości (czy to liczbowe czy funkcyjne czy jakieś inne), które
będą je z kolei reprezentować. No i dopiero wtedy można w tych danych
grzebać.

Przykład reprezentacji:

wig20: rośnie, spada, płaski,...
pogoda w Polsce: pada, słońce, mgła,...
pogoda w Himalajach: pada, słońce, mgła,...
premier Polski mówi: jest kryzys, nie ma kryzysu, będę prezydentem,...
szef FED: stopy up, stopy down,...

I już można np. sieć neuronową czegoś nauczyć. Ja jestem jednak sceptycznie
do tego nastawiony ponieważ za reprezentację dostępnego zbioru informacji
może robić wykres. I być może wykres wystarczy analizować. Oczywiście jest
to reprezentacja uśredniona i pewnie zaszumiona, ale wcale nie wiadomo, czy
lepszą się wymyśli...

Pzdr,
--
Marek

do góry

[ciach ]

> Przykład reprezentacji:
>
> wig20: rośnie, spada, płaski,...
> pogoda w Polsce: pada, słońce, mgła,...
> pogoda w Himalajach: pada, słońce, mgła,...
> premier Polski mówi: jest kryzys, nie ma kryzysu, będę prezydentem,...
> szef FED: stopy up, stopy down,...
>
> I już można np. sieć neuronową czegoś nauczyć. Ja jestem jednak
> sceptycznie
> do tego nastawiony ponieważ za reprezentację dostępnego zbioru informacji
> może robić wykres. I być może wykres wystarczy analizować. Oczywiście jest
> to reprezentacja uśredniona i pewnie zaszumiona, ale wcale nie wiadomo,
> czy
> lepszą się wymyśli...
>
nie wszystko mozesz oznaczyc jednoznacznie i obiektywnie do analizy,
ja na waszym miejscu obralbym kierunek obejmujacy takie zagadnienia
"Rozmyte metody reprezentacji i przetwarzania informacji "
"Sterowanie i podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i braku precyzji
"
Profesor, ktory jest w tym dobry kiedys zrobil data mining sprzedazy pewnej
firmy w uzaleznieniu od pogody

do góry

Damian wrote:

> [ciach ]
>
>> Przykład reprezentacji:
>>
>> wig20: rośnie, spada, płaski,...
>> pogoda w Polsce: pada, słońce, mgła,...
>> pogoda w Himalajach: pada, słońce, mgła,...
>> premier Polski mówi: jest kryzys, nie ma kryzysu, będę prezydentem,...
>> szef FED: stopy up, stopy down,...
>>
>> I już można np. sieć neuronową czegoś nauczyć. Ja jestem jednak
>> sceptycznie
>> do tego nastawiony ponieważ za reprezentację dostępnego zbioru informacji
>> może robić wykres. I być może wykres wystarczy analizować. Oczywiście
>> jest to reprezentacja uśredniona i pewnie zaszumiona, ale wcale nie
>> wiadomo, czy
>> lepszą się wymyśli...
>>
> nie wszystko mozesz oznaczyc jednoznacznie i obiektywnie do analizy,
> ja na waszym miejscu obralbym kierunek obejmujacy takie zagadnienia
> "Rozmyte metody reprezentacji i przetwarzania informacji "
> "Sterowanie i podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i braku
> precyzji "
> Profesor, ktory jest w tym dobry kiedys zrobil data mining sprzedazy
> pewnej firmy w uzaleznieniu od pogody

No oczywiście pomiędzy słońcem a deszczem jest "raczej słońce" i "raczej
deszcz", a fuzzy numbers i fuzzy sets zaliczane są do zbioru narzędzi
grzebania w danych. Istnieją też porządnie zdefiniowane zasady arytmetyki
takich liczb (vide nazwisko Zadeh). Narzędzia są, ale nadal trzeba ustalić
co ma być reprezentacją i nadal trzeba wprowadzić kategoryzację (choć
rozmytą).

Pzdr,
--
Marek

do góry

Użytkownik "Damian" <x...@o...pl> napisał w wiadomości
news:gv6igh$alt$1@news.onet.pl...
> [ciach ]
>
>> Przykład reprezentacji:
>>
>> wig20: rośnie, spada, płaski,...
>> pogoda w Polsce: pada, słońce, mgła,...
>> pogoda w Himalajach: pada, słońce, mgła,...
>> premier Polski mówi: jest kryzys, nie ma kryzysu, będę prezydentem,...
>> szef FED: stopy up, stopy down,...
>>
>> I już można np. sieć neuronową czegoś nauczyć. Ja jestem jednak
>> sceptycznie
>> do tego nastawiony ponieważ za reprezentację dostępnego zbioru informacji
>> może robić wykres. I być może wykres wystarczy analizować. Oczywiście
>> jest
>> to reprezentacja uśredniona i pewnie zaszumiona, ale wcale nie wiadomo,
>> czy
>> lepszą się wymyśli...
>>
> nie wszystko mozesz oznaczyc jednoznacznie i obiektywnie do analizy,
> ja na waszym miejscu obralbym kierunek obejmujacy takie zagadnienia
> "Rozmyte metody reprezentacji i przetwarzania informacji "
> "Sterowanie i podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i braku
> precyzji "
>
Wszysto ładnie ale jak sobie poradzicie z niewielka iloscia wydarzen
"politycznych". Zeby wyciagac statystyczne wnioski trzebaby bylo zeby
codziennie prezydent cos mowil waznego przez powiedzmy 10 lat. Co do pogody,
polozenia planet sprawa jest prosta ale z infami tak juz nie jest.
Intuicyjnie nie podoba mi sie tez podejscie "wykresowe". Wykres jest
skutkiem.Badajac same skutki trudno przewidziec nastepne. Wyobrazcie sobie
goscia jezdzacego po miescie samochodem w poszukiwaniu kielbasy okreslonego
gatunku. Dla kogos kto nie wie czego gosc szuka, samochod bedzie poruszal
sie bezladnie. Ktos kto wie po co jezdzi natychmiast bedzie wiedzial ze
odwiedza sklepy miesne. Bedzie wiec mogl wytyczyc prawdopodobna sciezke po
ktorej bedzie poruszal sie samochod.

do góry