Az elõzõhöz kis segítség:

Az elv ugye az, hogy keressük a mostani elmúlt 12 hónaphoz legjobban közelítõ 12 egymás után hónap adatát, és az akkori 13. hónap hõmérsékletét valószínûsítjük a mostani következõ hónaphoz.
Problémáink a következõk:
1. Mi alapján határozzuk meg, hogy egy hónap mikor hasonlít a mostanihoz.
2. Találunk-e ilyet az adatbázisunkban.

Összefüggés: minnél durvább felbontást alkalmazunk a hónapok megfeleltetésénél, annál kevesebb hónapra van szükség.

Legegyszerûbbet használjuk most.

Feltételek:
1.: csak egyetlen paramétert figyelünk, a hõmérsékletet
2.: leszûkítjük az adatbázisunkat arra az átlaghoz közeli hõmérséklet intervallumra, ahol a hõmérsékleti értékek közel egyenletesen szóródnak az átlagos körül. Pl: +-1°C az átlag körül
3.: A felosztást úgy végezzük, hogy 0,5°C-ként alakítjuk ki az intervallumainkat -1 - -0,5 -0,5-0 0-+0,5 0,5-+1, így egy adott hónapnak 4 féle állapota lehet a megfeleltesés során.
4.: feltesszük, hogy egy 12 hónapos variáció (sorrend) egyértelmûen meghatároza a 13. hónapot: azaz minden permutációból elég egyetlen az adatbázisunkba.
5.: feltesszük, hogy egy adott variáció nem következik be kétszer (ez igen durva becslés), azaz az adatbázisunk a lehetõ leggyorsabban töltõdik fel.

Matematika: minden hónapnak 4 féle állapota lehet, 12 hónap van, akkor az összes lehetséges variációk száma 4 a 12-iken, ami 16777216 hónapot jelent. Ahhoz, hogy a leggyorsabban feltöltõdjön az adatbázis, ahhoz pontosan ennyi hónapra, vagyis 1398000 évre van szükség.

Hibák: az 1, 2 3, 5 feltételek a szükséges adatok nagyon durva alábecslései
a 4-es feltétel ellentmond a kaotikus rendszer általános viselkedésének és determinisztikusként vesz figyelembe nemdeterminisztikus folyamatokat.

Ezeket figyelembe véve mindenki döntse el, hogy vajon 150 év adatából valóban készíthetõ-e elõrejelzés vagy sem.