Error: un error pequeño de un paso sigue siendo pequeño

«El error de un paso es del 1 %, así que el pronóstico a doce pasos se desvía cerca del 1 %.»

w, err = 1.1, 0.01
grown = err * w ** 12
shrunk = err * 0.9 ** 12
assert round(grown, 4) == 0.0314
assert grown > 3 * err
assert shrunk < err

Con w = 1.1 el error del 1 % supera el 3 % tras doce pasos; con w = 0.9 se apaga. Un pronóstico recursivo se come su propia salida, así que la regla de actualización se aplica también al error.

El error al horizonte depende de los coeficientes, no solo del error de un paso. Con w = 1.0 ni crece ni se reduce.