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Prediction of random variables by excursion metric projections

Vitalii Makogin · Evgeny Spodarev首次提交 2022-07-01 · 修订 2022-09-06 · v2arXiv预印本

基于越界度量投影的随机变量预测AI 解读

We use the concept of excursions for the prediction of random variables without any moment existence assumptions. To do so, an excursion metric on the space of random variables is defined which appears to be a kind of a weighted $L^1$ -distance. Using equivalent forms of this metric and the specific choice of excursion levels, we formulate the prediction problem as a minimization of a certain target functional which involves the excursion metric. Existence of the solution and…We use the concept of excursions for the prediction of random variables without any moment existence assumptions. To do so, an excursion metric on the space of random variables is defined which appears to be a kind of a weighted $L^1$-distance. Using equivalent forms of this metric and the specific choice of excursion levels, we formulate the prediction problem as a minimization of a certain target functional which involves the excursion metric. Existence of the solution and…

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