Некий фильтр, определяющий часть единиц с вероятностью более

[altestudent]

Здравствуйте.
Случайный процесс. Генерируются 01. Вероятность выпадения 1 равно 0,3. Возможно ли определять выпадение 1 с вероятностью не менее 0,5? Некий фильтр, определяющий часть единиц с вероятностью более 50%. Подскажите, пожалуйста алгоритм.
С уважением

[venco]

if ( next_value() == 1 ) {
  cout << "Got 1 with probability 100%" << endl;
}

Или вы что-то другое имели в виду?

[altestudent]

Простите.
Нужно решить задачу прогнозирования. Имеется временной ряд, состоящий из 0 и 1. Длинной 400-500 значений. Нужно делать прогноз так, чтоб совпадение прогноза с текушим процессом было не меньше 50%. Так же важна плотность, т.е. равномерное распределение 0 и 1 в верном прогнозе. 0101010101 или 010010110110010100. 0000001101111111 - не годиться из-за длинной (условно) серии нулей.
Взял окно шириной 18 значений. Посчитал плотность - количество единиц в отрезке / на 18. Сместился на шаг вперёд... Прошел весь ряд. Взял медиану. Получилось 0.29. Дальше плотность i-го отрезка / 0.29
Построил график. На рисунке верхний. Степень отклонения i-того от среднего. Синусоидой конечно не пахнет.

Дальше расссуждал так. Жду максимума отклонения величины вниз - плотность ниже средней. Должна пойти компенсация - единицы пойдут чаще.
Кроме того окно разделил пополам. Сделал второй график - отношение количества единиц в левой (дальней от прогноза) половине к количеству единиц во всём окне. Т.е. плотность внутри отрезка. Предположил, что если первый график ушел вниз, а второй - вверх, то стало быть единиц в отрезке стало меньше среднего и сконцентрированы они в левой части. Хвост временного ряда стало быть жиденький. Почти всё нули. Должны жирно пойти единицы. Не получается! В прогнозе тоже распределение 0.29
Как быть?
Прогноз на выборочных участках тоже годиться. Главное, чтоб точность была. Подскажите пожалуйста как это решается

[Someone]

altestudent в сообщении #1042534 писал(а):

Подскажите пожалуйста как это решается

Если процесс действительно случайный (последовательность независимых испытаний), то никак.

[venco]

Источник ряда какой?

Может, есть корреляция между соседними элементами, или, например, через один?
Посчитайте, посмотрите.
Возможна и сложнее корреляция, например, от нескольких предыдущих элементов.

Короче, источник ряда какой?

[altestudent]

Ряд рукотворный. "Творец" составляет его из тех случайных событий, распределение у которых по ЕГО мнению 0.29.
С помощью генератора на рнр построил график среднего значения ряда от нуля до i-того (на рис. оранжевый его 90 процентиль)
Исследуемый ряд - красный. Кочевряжиться, но сходиться к 0.29

Источник:
- не Бог - обязан ошибаться;
- обязан приводить к 0.29;
Эти жесткие ограничения стали поводом к тому, чтоб попробовать процесс предсказывать.
Автокорреляции (по Дарбину-Уотсону) нет. Нащупать пока ничего не удалось. Потому обращаюсь за помощью к специалистам. За что тут зацепиться?

-- 04.08.2015, 09:29 --

Для поиска возможных корреляций использую средства метода "Гусеница-SSA" Голяндиной.
Там можно перебирать главные компоненты. Красным - восстановленный ряд. Синий - исходный.

Пока безрезультатно.

[levtsn]

Может у него там генератор случайных чисел

[altestudent]

Ну тогда красный график выше был бы более похож на оранжевый. Оранжевый сгенерирован ГСЧ