Stokastik süreçler, zaman dizisi, markov zincirleri, markov süreçleri, bayes kestirim algoritmaları (örn. Metropolis-Hastings) vb. Gibi istatistiklerde birçok fikrin temelini oluşturur. Bu nedenle, stokastik süreçlerin incelenmesi iki şekilde faydalı olacaktır:
İlgilendiğiniz durumlar için modeller geliştirmenizi sağlar.
Böyle bir kursa maruz kalmak, sorun bağlamınız göz önüne alındığında çalışan standart bir stokastik süreci tanımlamanıza olanak sağlayabilir. Daha sonra modeli, belirli bir bağlamınızın tanımlayıcı özelliklerine uyacak şekilde gerektiği gibi değiştirebilirsiniz.
Stokastik süreçleri kullanan istatistiksel metodolojinin nüanslarını daha iyi anlamanıza olanak tanır.
Stokastik süreçlerde stokastik bir süreci analiz etmek istediğimizde yakınsama, durağanlık gibi önemli bir rol oynayan birkaç anahtar fikir vardır. Benim inancım, stokastik süreçteki bir kursun, bu konulara dikkat etme ihtiyacını ve neden önemli olduğunu daha iyi takdir etmenize izin vereceğidir.
Stokastik süreçlerde ders almadan istatistikçi olabilir misiniz? Elbette. İstediğiniz istatistiksel analizi yapmak için her zaman mevcut olan yazılımı kullanabilirsiniz. Bununla birlikte, stokastik süreçlerin temel bir anlayışı, kara kutuda gerçekten ne olduğunu anlamak için doğru bir metodoloji seçimi yapmak için çok yararlıdır. Açıkçası, stokastik süreçler teorisine katkıda bulunamazsınız. ancak bence sizi daha iyi bir istatistikçi yapacaktır. Dersler için genel kuralım: Ne kadar ileri seviyede ders alırsanız o kadar iyi olursunuz.
Analoji yoluyla: Herhangi bir olasılık teorisi veya istatistik testi metodolojisi bilmeden bir t testi yapabilirsiniz. Ancak, olasılık teorisi ve istatistiksel test metodolojisi hakkında bilgi, çıktıyı doğru anlamak ve doğru istatistiksel testi seçmek için son derece yararlıdır.