[發明專利]隨機事件MNR極限遞歸統計分析方法

無效

• 申請號: 200910273226.8
• 申請日: 2009-12-15
• 公開（公告）號: CN102096755A
• 公開（公告）日: 2011-06-15
• 發明（設計）人: 白云峰
• 申請（專利權）人: 白云峰
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及隨機事件發生的趨勢和發生可能性的統計分析和預測，特別涉及由多種不定因素引發的、具有隨機性質的隨機事件的趨勢和發生可能性程度的統計分析和預測。

在統計學中有個對隨機事件進行統計分析的方法，叫做“移動平均法”，具體的計算方法如下：

P₁、P₂、P₃、......、P_t??列出第1至第t時期的平均值

Pt＝(Z_t+Z_t-1+Z_t-2+…+Z_t-(n-1))/n

式中，P_t-是第t時期的平均值；

n-移動平均的時期個數(步進長度)；

Z_t-第t期實際值；

Z_t-1，Z_t-2，Z_t-3和Z_t-(n-1)分別表示前兩期、前三期直至前n期的實際值。計算得出的P₁、P₂、P₃、......、P_t值的變化，反映出實際值的趨勢。

移動平均法可以用來預測隨機事件的趨勢，在一定程度上可以反映出隨機事件發生頻率的趨勢和隨機事件發生可能性的大小，但是單純使用移動平均法預測隨機事件的趨勢和隨機事件發生的可能性，其預測的準確性，尤其是對隨機事件發生的可能性的預測，還有待提高。

本發明的目的是，在統計隨機事件發生趨勢的基礎上，通過極限和破位統計，提高對隨機事件發生可能性預測的準確性。

本發明的技術解決方案是，把隨機事件數字化，對數字化后的數據采用移動平均法進行統計，畫出多條間隔時期數不等的移動平均曲線，這些曲線能夠反映隨機事件的趨勢；對隨機事件數字化后的數據進行處理，并對處理后的數據進行極限統計分析，以數字表格形式展示極限和破位情況。完成移動平均線統計和極限破位統計后，根據移動平均線的趨勢和極限破位情況預測隨機事件下次發生可能性的程度。

隨機事件數字化過程：隨機事件分為單一事件和復合事件，單一事件是指事件只有兩種狀態：發生和未發生；而復合事件有多種狀態，但是這些狀態的屬性是相同的，請看后面對復合事件的進一步說明。下面是對單一事件A進行數字化的過程。在每個時期，用數字1代表隨機事件A發生，0代表A沒有發生，這樣產生如下數字化結果：

利用平均法計算產生步進(周期)為n期的事件A發生狀態移動平均曲線：

計算公式如下：

P₁、P₂、P₃、......、Pt??列出第1至第t時期的平均值

Pt＝(Z_t+Z_t-1+Z_t-2+…+Z_t-(n-1))/n

式中，P_t-是第t時期的平均值；

n-移動平均的時期個數(步進長度)；

Z_t-第t期實際值；

統計事件A發生的時期個數n＝5的5期移動平均值，得到5期移動平均值01序列，如下表(表-1)：

判斷5期移動平均值01序列中下期(第t期)數值與上期(第t-1期)數值是否相等，不相等用1表示相等用0表示，得到相等情況01序列，如下表(表-2)：

對相等情況01做期數個數n＝5(也可選n為其它正整數)的5期移動平均值統計，得到5期移動平均值02序列，如下表(表-3)：

判斷5期移動平均值02序列中下期(第t期)數值與上期(第t-1期)數值是否相等，不相等用1表示，相等用0表示，得到相等情況02序列，如下表(表-4)：