Studientag - Aufgabe 3

Der stationäre Zustand ist wenn es eine festes Schema hat.

Sprich nt-t-nt-t-nt-t-nt ist ein festes schema: es ist immer nt und t im wechsel.
Das Schema t-nt-t-nt-nt-t-t-nt-t-nt ist hingegen nicht stationär.

Erstmal danke für die schnelle Antwort!
Warum ist dann die Wahrscheinlichkeit = 1,0?

denn:
predict always taken: 50% Wahrscheinlichkeit
predict always not taken: 50% Wahrscheinlichkeit
predict backward taken/ not forward taken: nur Vorwärtsprünge 50% Wahrscheinlichkeit

Mir ist nicht klar wie die 1,0 zu Stande kommt.

Kiomi schrieb:

Ich hatte mir folgendes notiert:
ein stationärer Zustand wird erreicht, wenn die Vorhersagen immer richtig sind, d.h. die Wahrscheinlich einer korrekten Vorhersage 100% ist.

Dies wird dann erreicht, wenn der Sprungverlauf regulär ist, d.h. von der Vergangenheit abhängig. In der Aufgabe war es so, dass wenn Sprung S1 genommen wurde, auch Sprung S2 genommen wurde und umgekehrt.

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Stationäre Wahrscheinlichkeit ist nicht immer 100%.

Laut Skript
" Ein Stationärer Zustand wird sich einstellen wenn aufgrund vergangener Sprünge und der Korrelation zwischen einzelnen Sprüngen eine Vorhersage möglich ist. Dabei kann die Zahl der Sprünge sehr groß sein, bis sich ein bestimmter Zyklus wiederholt, ein Zyklus ist aber die Voraussetzung für Stationarität."

Wenn sich die Sprünge immer wiederholen ( immer gleiches Muster von nt t nt t nt t nt usw.. ) ist also der stationäre Zustand erreicht. Quasi ein Fixzustand der sich nicht mehr ändert und sich auch erst nach vielen Verschiedenen Sprüngen einstellen kann.

Bei Irregulären Zuständen stellt sich kein stationärer Zustand ein.

In dem Beispiel was du meinst ist die Wahrscheinlichkeit 100%.
Gucke dir mal die Endtabelle an. Nach der ersten falschen Vorhersage werden alle anderen Sprünge korrekt vohergesagt.
Der erste Sprung ist noch nicht stationär, es werden ja erst mal Daten "gesammelt". Danach hat sich aber der stationäre Zustand schon gefestigt und es sind alle Vorhersagen korrekt.
Wenn alle Vorhersagen korrekt sind folgt daraus eine Wahrscheinlichkeit von 100%.
Das ist halt auf dieses Beispiel bezogen so.
Wenn die Schleifen anders sind, denn kann immer auch eine andere Wahrscheinlichkeit auftreten... je nachdem wie gut halt die Vorhersagen sind.

Clint schrieb:

Erstmal danke für die schnelle Antwort!
Warum ist dann die Wahrscheinlichkeit = 1,0?

denn:
predict always taken: 50% Wahrscheinlichkeit
predict always not taken: 50% Wahrscheinlichkeit
predict backward taken/ not forward taken: nur Vorwärtsprünge 50% Wahrscheinlichkeit

Mir ist nicht klar wie die 1,0 zu Stande kommt.

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In dem Beispiel geht es um die dynamische Sprungvorhersage mit einem 2,2-Korrelationsprädiktor.

Bei "predict always taken", "predict always not taken" "predict backward taken/forward not taken" geht es um die statische Sprungvorhersage.

Das sind zwei völlig verschiedene Vorhersagetechniken.

Die 1,0 kommt dann zustande, weil, nachdem sich ein stationärer Zustand eingestellt hat, ja dann mit dem 2,2-Korrelationsprädiktor jeder Sprung richtig vorhergesagt wird.

Die von dir ausgerechneten Wahrscheinlichkeiten sind ansonsten richtig, würde ich mal sagen. Nur hier eben nicht gefragt.