Törölt nick Creative Commons License 1999.06.01 0 0 31
Kedves LDTockij
Kiegészítés.
Irod, ha a matekot ismét előkapjuk...
Nos kapjuk.
Legyen az élet egy absztrakt sztohasztikus folyamat, olyan, amely minden időpillanatban valamilyen állapotban van.Ez a folyamat nem megfigyelhető.
Tegyük fel, hogy ez a folyamat generál egy olyan folyamatot, amely már megfigyelhető és ez legyen példánkban az egyes politikai pártok tevékenysége.Ez szintén egy absztrakt sztochasztikus folyamat lesz és ha a pártok nem teljesen betegek, akkor korrelálni fog az első megfigyelhetetlen folyamattal.Minnél kevésbé betegek a pártok annál erősebb lesz a korreláció.(M.o-on ez egy erős feltétel.)
Figyeljük meg ezt a megfigyelhető folyamatot és ez a harmadik folyamat legyen a megfigyelhetetlen folyamat becslése.Ilyen lehetséges mert létezik a metrikus terek várható értéke.Tehát meg tudjuk becsülni a megfigyelhetetlen folyamatot.És még azt is tudjuk, hogy a megfigyelés hibája minimális lesz.Következésképpen már becsülhető, hogy az élet (a megfigyelhetetlen folyamat) hogyan fog alakulni az időben.Természetesen minnél közelebbi a becslés annál kisebb a hiba.Ha ezt ismeri a politika akkor tudja, hogy egy adott jövőbeli időben hova fut ki az élet.Ha neki ez nem kedvező akkor viszont tudja, hogy be kell avatkoznia, sőt azt is tudja, hogy mikor.Ha a beavatkozás után megint számol, akkor megint tudja, hogy várhatóan hova fog kifutni a folyamat és, ha neki nem kedvez megint be kell avatkoznia és igy tovább.
Itt két dolgot kell észrevenni:
1.Ez nem egy számtanfeladat, hanem egy gondokodási mód.
2.Azért helyes, mert tudjuk, hogy a metrikus terekben létezik a várható érték és az igy nyert becslés hibája minimális az összes lineáris becslés között.
Összeségében az igaz, hogy ha elég okosak vagyunk és a várható értéket meg tudjuk becsülni (itt az a nagy szó, hogy tudjuk, hogy az létezik, tehát elvileg kitalálható) és a fentiek alapján gondolkodunk úgy befolyásolhatjuk
a folyamatot, hogy a céljainakat minimális hibával érjük el(hiszen megint csak tudjuk, hogy az így nyert becslés hibája minimális).