Grazie Halmun per la previsione,saluti
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mRNA - Tendenza : X Y
- Creatore Discussione Halmun
- Data di inizio
Halmun
Advanced Member >PLATINUM<
Proseguono i lavori:
Promemoria - BARI mRNA 22/02/2024 - Comparazione 2 Sequenze dritto e rovescio.
Prev. solo su caratteri IDENTICI. Primi 2 Valori Max Probability + 1
( valore successivo. già evidenziato in altri mei Post )
Guida 1 = 13 52 + 1 = Prev. 14 53
Guida 3 = 33 39 + 1 = Prev. 34 40
BARI : Esito 14 53 40 al 1° C.
Promemoria - BARI mRNA 22/02/2024 - Comparazione 2 Sequenze dritto e rovescio.
Prev. solo su caratteri IDENTICI. Primi 2 Valori Max Probability + 1
( valore successivo. già evidenziato in altri mei Post )
Guida 1 = 13 52 + 1 = Prev. 14 53
Guida 3 = 33 39 + 1 = Prev. 34 40
BARI : Esito 14 53 40 al 1° C.
Allegati
Ultima modifica:
Halmun
Advanced Member >PLATINUM<
il terno 14 53 40 non era una previsione che ho giocato ma solo un promemoria del risultato di un Test effettuato sull'adattamento del codice genetico a cui sto lavorando. questi promemoria sono importanti, perchè sono dei Picchi ( esiti positivi di una certa entità ) dove la stessa strategia applicata poi alle date successive dei Range tende mediamente a restituire ancora risultati di un certo interesse prima che la curva che ha dato origine al Picco collassi del tutto. ( Sinusoide ) .
riguardo invece la coppia 07 82 anch'io la sto seguendo ancora, pur sapendo che ormai è fuori tempo limite di sfaldamento.
Ultima modifica:
Salve Halmun il 7.82 Bari è finito? Hai una nuova previsione? Grazie e saluti
Complimenti Halmun preso 7 a Bari, hai nuova previsione per oggi o prossima settimana ?Saluti
Ciao Halmun e buona domenica. Hai una nuova previsione per settimana prossima? Saluti
Halmun
Advanced Member >PLATINUM<
ciao Armaus, mi scuso x il ritardo nella risposta, ma è un periodo che sono preso in tutt'altro. cmq. dopo la sortita del 07 mi aspetto ora una possibile sortita dell' 82 con abbinamenti 28 80 .
un saluto.
No problema grazie un saluto
Ciccio90
Advanced Member >PLATINUM<
Cosa proviamo per domani halmun?
Grazie se puoi
Halmun
Advanced Member >PLATINUM<
ciao Ciccio90. se hai voglia di provare qualcosa in via d'osservazione ( cosa che naturalmente farò anch'io ) ti pubblico il risultato di NNClust x BARI aggiornato alla data del 05/03/2024.
ho già fatto vari Test a ritroso, e i risultati sono incoraggianti.
nella foto troverai 3 numeri evidenziati nei 2 quadranti, a loro volta suddivisi in :
Deviazione Standard Max e Asimmetria Positiva
saluti.
Allegati
Ciccio90
Advanced Member >PLATINUM<
Scusami tanto halmun, i numeri sono
90 5 2. ?
Ciccio90
Advanced Member >PLATINUM<
Qualcuno potrebbe aiutarmi? Non riesco a leggere i numeri. Grazie
Halmun
Advanced Member >PLATINUM<
è una terzina x BARI 22 50 57
Ciccio90
Advanced Member >PLATINUM<
Grazie halmun
Halmun
Advanced Member >PLATINUM<
tutte cose che conoscevo, ma ho voluto testarla ugualmente con domande semplici a titolo di 1° dialogo.
Voi
è possibile fare previsioni tramite regressione lineare?
ChatGPT
Sì, la regressione lineare è una tecnica statistica utilizzata per fare previsioni basate su relazioni lineari tra variabili.
Tramite la regressione lineare è possibile stimare il valore di una variabile dipendente in base al valore di una o più variabili indipendenti.
Tuttavia, è importante tenere presente che la regressione lineare è basata su alcune assunzioni e può non essere adatta per tutti i tipi di dati e relazioni.
È sempre consigliabile valutare attentamente i risultati ottenuti e considerare anche altre tecniche di previsione.
-------------------------
Voi
le reti neurali per classificazione possono prevedere futuri dati attendibili?
ChatGPT
Le reti neurali per la classificazione possono essere addestrate per prevedere futuri dati con una certa affidabilità,
ma non possono garantire previsioni completamente esatte o attendibili al 100%.
La precisione delle previsioni dipende dalla qualità dei dati di addestramento e dal modello di rete neurale utilizzato.
Inoltre, fattori esterni imprevedibili possono influenzare le previsioni future, rendendo impossibile prevedere con certezza il comportamento dei dati in tutti i casi.
Le reti neurali possono comunque essere strumenti utili per fare previsioni informative su dati futuri, ma è importante considerare i limiti e le incertezze associate a tali previsioni.
-----------------------------
Voi
fra asimmetria, deviazione standard, e curtosi, quale è fra queste tre funzioni statistiche il parametro migliore per confermare una previsione?
ChatGPT
La deviazione standard è il parametro migliore per confermare una previsione poiché fornisce una misura della dispersione dei dati rispetto alla media, permettendo di valutare quanto i valori si discostino da una previsione.
L'asimmetria e la curtosi forniscono informazioni sulla forma della distribuzione dei dati ma non forniscono una misura diretta della deviazione dei dati rispetto alla previsione.
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Voi
ho bisogno di fare previsioni a breve termine, utilizzando due reti neurali. la prima è una rete neurale per classificazione, la seconda è una rete neurale per regressione. quale devo scegliere fra le due?
ChatGPT
Se hai bisogno di fare previsioni a breve termine e devi scegliere tra una rete neurale per classificazione e una per regressione,
la scelta dipende dal tipo di output che desideri ottenere.
Se ti interessa ottenere una previsione che ti dica a quale classe o categoria appartiene un determinato dato, allora dovresti utilizzare la rete neurale per classificazione.
Questo è utile quando hai dati che devono essere classificati in categorie predefinite.
D'altra parte, se stai cercando di prevedere un valore numerico o continuo, allora dovresti utilizzare la rete neurale per regressione.
Questo è utile quando si desidera stimare un valore specifico basato sui dati di input.
Quindi, la scelta dipenderà dall'output che desideri ottenere dalle tue previsioni: classificazione per categorie discrete o regressione per valori continui.
-----------------------------
Voi
scegliendo la seconda, rete neurale per regressione a valori continui, quale valore dovrò scegliere come più attendibile nei residui fra target e output?
ChatGPT
Il valore più attendibile da scegliere nei residui tra target e output dovrebbe essere zero.
Un valore residuo pari a zero indica che il modello di rete neurale ha fatto una previsione esatta, cioè l'output coincide perfettamente con il target.
Quindi, nel caso di una rete neurale per regressione a valori continui, il valore più attendibile nei residui dovrebbe essere quello più vicino possibile a zero.
------------------------------
Voi
se inserisco qui dati numerici suddivisi in 4 colonne input e una colonna Output puoi consigliarmi quale metodo statistico dovrei utilizzare per ottenere previsioni a breve termine?
ChatGPT
In genere, se si dispone di dati numerici suddivisi in colonne input e una colonna output e si desidera ottenere previsioni a breve termine, è consigliabile utilizzare i modelli di previsione di serie temporali. Alcuni dei metodi statistici comuni per la previsione a breve termine includono ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), modelli esponentiali di smoothing come l'ETS (Error, Trend, Seasonality) e modelli di regressione lineare.
Tuttavia, la scelta del metodo dipenderà dalle caratteristiche specifiche dei dati e dal contesto della previsione.
Si consiglia di testare diversi modelli e valutarli in base alla loro capacità di previsione e all'accuratezza dei risultati ottenuti.
È inoltre consigliabile eseguire un'analisi dei residui per verificare che il modello prescelto sia appropriato per i dati e che non siano presenti pattern residui significativi.
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Voi
è possibile fare previsioni tramite regressione lineare?
ChatGPT
Sì, la regressione lineare è una tecnica statistica utilizzata per fare previsioni basate su relazioni lineari tra variabili.
Tramite la regressione lineare è possibile stimare il valore di una variabile dipendente in base al valore di una o più variabili indipendenti.
Tuttavia, è importante tenere presente che la regressione lineare è basata su alcune assunzioni e può non essere adatta per tutti i tipi di dati e relazioni.
È sempre consigliabile valutare attentamente i risultati ottenuti e considerare anche altre tecniche di previsione.
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Voi
le reti neurali per classificazione possono prevedere futuri dati attendibili?
ChatGPT
Le reti neurali per la classificazione possono essere addestrate per prevedere futuri dati con una certa affidabilità,
ma non possono garantire previsioni completamente esatte o attendibili al 100%.
La precisione delle previsioni dipende dalla qualità dei dati di addestramento e dal modello di rete neurale utilizzato.
Inoltre, fattori esterni imprevedibili possono influenzare le previsioni future, rendendo impossibile prevedere con certezza il comportamento dei dati in tutti i casi.
Le reti neurali possono comunque essere strumenti utili per fare previsioni informative su dati futuri, ma è importante considerare i limiti e le incertezze associate a tali previsioni.
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Voi
fra asimmetria, deviazione standard, e curtosi, quale è fra queste tre funzioni statistiche il parametro migliore per confermare una previsione?
ChatGPT
La deviazione standard è il parametro migliore per confermare una previsione poiché fornisce una misura della dispersione dei dati rispetto alla media, permettendo di valutare quanto i valori si discostino da una previsione.
L'asimmetria e la curtosi forniscono informazioni sulla forma della distribuzione dei dati ma non forniscono una misura diretta della deviazione dei dati rispetto alla previsione.
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Voi
ho bisogno di fare previsioni a breve termine, utilizzando due reti neurali. la prima è una rete neurale per classificazione, la seconda è una rete neurale per regressione. quale devo scegliere fra le due?
ChatGPT
Se hai bisogno di fare previsioni a breve termine e devi scegliere tra una rete neurale per classificazione e una per regressione,
la scelta dipende dal tipo di output che desideri ottenere.
Se ti interessa ottenere una previsione che ti dica a quale classe o categoria appartiene un determinato dato, allora dovresti utilizzare la rete neurale per classificazione.
Questo è utile quando hai dati che devono essere classificati in categorie predefinite.
D'altra parte, se stai cercando di prevedere un valore numerico o continuo, allora dovresti utilizzare la rete neurale per regressione.
Questo è utile quando si desidera stimare un valore specifico basato sui dati di input.
Quindi, la scelta dipenderà dall'output che desideri ottenere dalle tue previsioni: classificazione per categorie discrete o regressione per valori continui.
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Voi
scegliendo la seconda, rete neurale per regressione a valori continui, quale valore dovrò scegliere come più attendibile nei residui fra target e output?
ChatGPT
Il valore più attendibile da scegliere nei residui tra target e output dovrebbe essere zero.
Un valore residuo pari a zero indica che il modello di rete neurale ha fatto una previsione esatta, cioè l'output coincide perfettamente con il target.
Quindi, nel caso di una rete neurale per regressione a valori continui, il valore più attendibile nei residui dovrebbe essere quello più vicino possibile a zero.
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Voi
se inserisco qui dati numerici suddivisi in 4 colonne input e una colonna Output puoi consigliarmi quale metodo statistico dovrei utilizzare per ottenere previsioni a breve termine?
ChatGPT
In genere, se si dispone di dati numerici suddivisi in colonne input e una colonna output e si desidera ottenere previsioni a breve termine, è consigliabile utilizzare i modelli di previsione di serie temporali. Alcuni dei metodi statistici comuni per la previsione a breve termine includono ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), modelli esponentiali di smoothing come l'ETS (Error, Trend, Seasonality) e modelli di regressione lineare.
Tuttavia, la scelta del metodo dipenderà dalle caratteristiche specifiche dei dati e dal contesto della previsione.
Si consiglia di testare diversi modelli e valutarli in base alla loro capacità di previsione e all'accuratezza dei risultati ottenuti.
È inoltre consigliabile eseguire un'analisi dei residui per verificare che il modello prescelto sia appropriato per i dati e che non siano presenti pattern residui significativi.
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Quindi NNclust andrebbe bene
Halmun
Advanced Member >PLATINUM<
e questo è importante:
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È inoltre consigliabile eseguire un'analisi dei residui per verificare che il modello prescelto sia appropriato per i dati e che non siano presenti pattern residui significativi.
**
quindi non solo SCAN sui dati ma anche SCAN successivo sui RESIDUI utilizzando la stessa architettura del 1° SCAN .
questo x confermare ulteriormente l'affidabilità dei Residui migliori .
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È inoltre consigliabile eseguire un'analisi dei residui per verificare che il modello prescelto sia appropriato per i dati e che non siano presenti pattern residui significativi.
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quindi non solo SCAN sui dati ma anche SCAN successivo sui RESIDUI utilizzando la stessa architettura del 1° SCAN .
questo x confermare ulteriormente l'affidabilità dei Residui migliori .
Halmun
Advanced Member >PLATINUM<
SI, se si tratta di suddividere il Range analizzato in CLASSI, e lo sto dicendo da Anni.
Peccato x coloro che ai tempi ( 20 anni fa e più ) dicevano che NNCLUST non serve per fare previsioni.
( presunti esperti del settore )
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venerdì 20 settembre 2024Bari4664708328Cagliari8556068034Firenze3044680311Genova4426082757Milano3164518147Napoli0744013934Palermo1758837672Roma3802122850Torino2078841467Venezia7241085910Nazionale2277063632Estrazione Simbolotto
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