Ein stochastischer Prozess beschreibt die Entwicklung von Zufallsvariablen / -systemen über Zeit und / oder Raum und / oder einen anderen Indexsatz. Es hat Anwendungen in Bereichen wie Ökonometrie, Wetter, Signalverarbeitung usw. Beispiele - Gaußscher Prozess, Markov-Prozess usw.
Ich bin ziemlich oft auf den Begriff "geschlossene Lösung" gestoßen. Was bedeutet eine geschlossene Lösung? Wie kann man feststellen, ob es für ein bestimmtes Problem eine formschlüssige Lösung gibt? Bei der Online-Suche habe ich einige Informationen gefunden, aber nichts im Zusammenhang mit der...
Die zufällige Wanderung , die definiert ist als Y.t= Yt - 1+ etY.t=Y.t-1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_t , wobei es sich bei etete_t um weißes Rauschen handelt. Gibt an, dass die aktuelle Position die Summe aus der vorherigen Position und einem unvorhergesehenen Begriff ist. Sie können beweisen , dass die...
Ein stochastischer Prozess ist ein Prozess, der sich im Laufe der Zeit entwickelt. Ist es also wirklich eine schickere Art, "Zeitreihen" zu
Inspiriert von Peter Donnellys Vortrag bei TED , in dem er bespricht, wie lange es dauern würde, bis ein bestimmtes Muster in einer Reihe von Münzwürfen erscheint, habe ich das folgende Skript in R erstellt. Bei zwei Mustern 'hth' und 'htt' berechnet, wie lange es im Durchschnitt dauert (dh wie...
Mit anderen Worten, basierend auf dem Folgenden, was ist p? Um dies zu einem mathematischen Problem und nicht zu einem anthropologischen oder sozialwissenschaftlichen Problem zu machen und um das Problem zu vereinfachen, nehmen wir an, dass Partner mit der gleichen Wahrscheinlichkeit in der...
Nehmen wir zum Beispiel Fußball. Es gibt 3 mögliche Ergebnisse: Heimsieg, Unentschieden, Auswärtssieg. Ich habe ein zufälliges Spiel von bet365 genommen Turkey vs Ukraine hwin, draw, awin 2.20 3.40 3.20 Für eine Investition von 100 $ bei gegebenem Ergebnis verlieren Sie entweder 100 $ oder...
Kürzlich bin ich auf mehrere Artikel und Online-Ressourcen gestoßen, die Granger-Kausalität erwähnen . Ein kurzer Blick in den entsprechenden Wikipedia-Artikel hat den Eindruck erweckt, dass sich dieser Begriff auf die Kausalität im Kontext von Zeitreihen (oder allgemeiner auf stochastische...
Ich habe Maraun et al . Gelesen, "Nichtstationäre Gauß-Prozesse im Wavelet-Bereich: Synthese, Abschätzung und signifikante Tests" (2007), die eine Klasse von nichtstationären GPs definieren, die durch Multiplikatoren im Wavelet-Bereich spezifiziert werden können. Eine Realisierung eines solchen GP...
Ich möchte entscheiden, ob ich einen Kurs mit dem Titel "EINFÜHRUNG IN STOCHASTISCHE PROZESSE" belegen soll, der im nächsten Semester an meiner Universität stattfinden wird. Ich fragte den Dozenten, wie das Studium eines solchen Kurses mir als Statistiker helfen würde. Er sagte, er kenne sich mit...
Betrachten Sie einen ganzzahligen Zufallsrundgang ab 0 unter den folgenden Bedingungen: Der erste Schritt ist plus oder minus 1 mit gleicher Wahrscheinlichkeit. Jeder zukünftige Schritt ist: 60% wahrscheinlich in die gleiche Richtung wie der vorherige Schritt, 40% wahrscheinlich in die...
Der univariate exponentielle Hawkes-Prozess ist ein aufregender Punktprozess mit einer Ereignisankunftsrate von: λ ( t ) = μ + ∑tich< tα e- β( t - tich)λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu +
Was ist der Unterschied zwischen Markov-Ketten und Markov-Prozessen? Ich lese widersprüchliche Informationen: Manchmal basiert die Definition darauf, ob der Zustandsraum diskret oder kontinuierlich ist, und manchmal basiert sie darauf, ob die Zeit diskret oder kontinuierlich ist. Folie 20 dieses...
Ich habe einen moderaten Hintergrund in der Vorhersage von Zeitreihen. Ich habe mehrere Prognosebücher angeschaut und sehe in keinem die folgenden Fragen. Ich habe zwei Fragen: Wie würde ich objektiv (über einen statistischen Test) feststellen, ob eine bestimmte Zeitreihe Folgendes aufweist:...
Kann mir jemand intuitiv erklären, wie periodisch eine Markov-Kette ist? Es ist wie folgt definiert: Für alle Zustände insiiiSSS dichdichd_i = gcd{ n ∈ N | p( n )ich ich> 0 } = 1{n∈N|pichich(n)>0}=1\{n \in \mathbb{N} | p_{ii}^{(n)} > 0\} =1 Vielen Dank für Ihre Mühen!...
Ich habe zwei Zufallsvariablen, wobei U ( 0 , 1 ) die gleichmäßige 0-1-Verteilung ist.αi∼iid U(0,1),i=1,2αich∼iid U(0,1),ich=1,2\alpha_i\sim \text{iid }U(0,1),\;\;i=1,2U(0,1)U(0,1)U(0,1) Dann ergeben diese einen Prozess, sagen wir:
Die Kolmogorov-Smirnov-Verteilung ist aus dem Kolmogorov-Smirnov-Test bekannt . Es ist jedoch auch die Verteilung des Supremums der Brownschen Brücke. Da dies für mich alles andere als selbstverständlich ist, möchte ich Sie um eine intuitive Erklärung dieses Zufalls bitten. Referenzen sind...
Wie kann in der Praxis beurteilt werden, ob ein AR (P) -Prozess stationär ist oder nicht? Wie ermittle ich die Reihenfolge für das AR- und
Was sind einige Techniken zum Abtasten von zwei korrelierten Zufallsvariablen: wenn ihre Wahrscheinlichkeitsverteilungen parametrisiert sind (zB log-normal) wenn sie nicht parametrische Verteilungen haben. Die Daten sind zwei Zeitreihen, für die wir Korrelationskoeffizienten ungleich Null...
Betrachten Sie eine eindimensionale Zufallsbewegung auf den ganzen Zahlen mit dem Anfangszustand : x ≤ ZZZ\mathbb{Z}x ∈ Zx∈Zx\in\mathbb{Z} Sn= x + ∑i = 1nξichSn=x+∑i=1nξi\begin{equation} S_n=x+\sum^n_{i=1}\xi_i \end{equation} wobei die Inkremente IID sind, so dass . P { ξ i = 1 } = P { ξ i = - 1...
Kontext : Ich möchte eine Linie in einem Streudiagramm zeichnen, die nicht parametrisch erscheint, daher verwende ich geom_smooth()in ggplotin R. Es gibt automatisch geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x'...