If the above process were completel

If the above process were completely random, the plot would have a shotgun pattern, and knowledge of a current observation (say Yi-1 = 3) would yield virtually no knowledge about the next observation Yi (it could here be anywhere from -2 to +8). On the other hand, if the process had strong autocorrelation, as seen above, and if Yi-1 = 3, then the range of possible values for Yi is seen to be restricted to a smaller range (2 to 4)--still wide, but an improvement nonetheless (relative to -2 to +8) in predictive power.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถ้ากระบวนการข้างต้นได้อย่างสมบูรณ์ พล็อตจะมีรูปปืน และความรู้เก็บข้อมูลปัจจุบัน (ว่า Yi-1 = 3) จะแทบไม่มีความรู้เกี่ยวกับการต่อสังเกตยี่ (ที่นี่อาจได้จาก -2 ถึง + 8) ที่อัตราผลตอบแทน ในทางกลับกัน ถ้าการมี autocorrelation แข็งแรง ที่เห็นข้างต้น และยี่-1 = 3 แล้วช่วงของค่าที่เป็นไปได้สำหรับยี่เห็นถูกจำกัดขนาดเล็กช่วง (2 4) - ยังคงกว้าง แต่การปรับปรุงกระนั้น (เทียบจาก -2 ถึง + 8) ในการมอบอำนาจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หากกระบวนการดังกล่าวเป็นแบบสุ่มสมบูรณ์พล็อตจะมีรูปแบบปืนลูกซองและความรู้ในการสังเกตในปัจจุบัน (พูด Yi-1 = 3) จะได้ความจริงความรู้เกี่ยวกับการสังเกตต่อไปไม่มี Yi (มันนี่อาจจะเป็นที่ใดก็ได้จาก -2 ถึง 8) ในทางตรงกันข้ามถ้ากระบวนการมีอัตแข็งแกร่งเท่าที่เห็นด้านบนและถ้า Yi-1 = 3 แล้วช่วงของค่าที่เป็นไปได้สำหรับ Yi เห็นจะถูก จำกัด ให้ช่วงที่มีขนาดเล็ก (2-4) - ยังคงกว้าง แต่กระนั้นการปรับปรุง (เทียบกับ -2 ถึง 8) ในอำนาจในการพยากรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หากกระบวนการดังกล่าวถูกสุ่มอย่างสมบูรณ์ , พล็อตจะมีปืนลูกซอง แบบแผน และความรู้จากการสังเกตปัจจุบัน ( พูด yi-1 = 3 ) ผลผลิตแทบไม่มีความรู้เกี่ยวกับอีการสังเกตต่อไป ( ก็ที่นี่เป็นที่ใดก็ได้จาก 2 ถึง 8 ) ในทางกลับกัน ถ้ากระบวนการมีข้อมูลที่แข็งแกร่งอย่างที่เห็นข้างต้น และถ้า yi-1 = 3แล้วช่วงของค่าที่เป็นไปได้สำหรับ อี เห็นเป็นเฉพาะช่วงที่มีขนาดเล็ก ( 2 ) -- ยังกว้าง แต่การปรับปรุงกระนั้น ( เทียบกับ - 2 ถึง 8 ) ในอำนาจพยากรณ์ .