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In diesem Sinne können wir behaupten, dass die Vorhersage, die Prognose und die Projektion eine dem Menschen innewohnende Praxis ist, die sich aus empirischen oder wissenschaftlichen Erkenntnissen ergibt, z. B. kann eine Person, die den Luftraum, die Farbe der Wolken und den Wind beobachtet, daraus schließen, ob es regnen wird oder nicht, ein Meteorologe kann auf der Grundlage der atmosphärischen Variablen den Zustand des Wetters für die nächsten Jahreszeiten vorhersagen. Statistische Regressionsmodelle gehören zu den gebräuchlichsten Methoden der Vorhersage und Projektion, sie weisen jedoch einige Schwierigkeiten auf. Die Anforderungen für ihre Anwendung sind zahlreich, darunter die Unabhängigkeit der Daten, die Normalität und Gleichheit der Varianz, die Linearität, die Normalität der Residuen und die Stammgröße. Angesichts dieser Schwierigkeiten können wir auf künstliche neuronale Netze (ANN) als alternative Lösung zurückgreifen. ANN wurden als nicht-parametrische statistische Techniken konzipiert.

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9786209960895

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