Förutspå framtida statistik baserat på tidigare statistik

Letar efter en algoritm som kan förutspå statistik, baserat på mönster i tidigare statistik.

Jag har en lista med mätningar av energi över tid, mätningarna följer ett ungefärligt mönster som upprepar sig varje minut. Iom mätningarna följer ett mönster som konstant upprepar sig bör man väl kunna förutspå hur framtida mätningar bör te sig?

Viktigt att nämna är att det då och då dyker upp mätvärden som helt eller delvis bryter mönstret - algoritmen måste veta detta och räkna bort värden som "bryter" mönstret, då de inte kan förutspås.


Således: Finns det någonstans en algoritm som ser mönster i statistik, och mha denna vetskap kan producera förutsägelser? Allting som kan vara till nytta är av intresse!

Har ett gäng poolare som läst statistikanalys där man tex kan räkna på vågor på havet..
Om den högsta vågen på 50 år varit 5 meter hög.. hur kommer den högsta vågen varit om ytterliggare 50 år? (nej, självklart inte 10 meter) dock tror jag man behöver speciella formler för varje sak man räknar på..

Frågan är om du inte ska kolla lite närmare på stokastiska processer för den typen av beräkningar.

Ja, du sätter ju variablerna själv och därför kommer resultatet att bli olika för nästan alla personer som försöker sig på det.

Stokastiska processer it is then. Tack så mycket för svaren! Ge mig ett par dagar att sätta mig in i det, kör jag fast så återkommer jag!

Jag kan rekomendera programmet Graphpad. Lätt att lära sig. Släng in statistiken som kolumner i programmet. Den första kolumnen (A) blir den beroende. Alla andra ska vara oberoende av varandra.

Sedan räknar programmet ut formeln samt all nödvändig info om den (hur stor sannolikheten är att den visar rätt värde exempelvis).