«random-walk» etiketlenmiş sorular

Bir karınca küpün bir köşesine yerleştirilir ve hareket edemez. Bir örümcek karşı köşeden başlar ve küpün kenarları boyunca eşit olasılıkta ile herhangi bir yönde hareket edebilir . Ortalama olarak, örümceğin karıncaya kaç adım atması gerekir?(x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)1/31/31/3 (Bu ev ödevi değil, röportaj sorusu idi.)

35 probability  random-walk 

Rasgele yürüyüş olarak tanımlanır , beyaz gürültüdür. Mevcut pozisyonun bir önceki pozisyonun + öngörülemeyen bir terimin toplamı olduğunu gösterir.Yt=Yt−1+etYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_tetete_t Ortalama işlevinin olduğunu ispatlayabilirsiniz , çünküμt=0μt=0\mu_t = 0 E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et)=0+0+...+0E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et)=0+0+...+0E(Y_{t}) = E(e_1+ e_2+ ... +e_t) = E(e_1) + E(e_2) +... +E(e_t) = 0 + 0 + ... + …

28 time-series  self-study  mathematical-statistics  stochastic-processes  random-walk 

Ortalama olarak, Pearson korelasyon katsayısının mutlak değerinin , yürüme uzunluğundan bağımsız olarak herhangi bir bağımsız rastgele yürüyüş çiftine yakın bir sabit olduğunu gözlemledim .0.560.42 Birisi bu fenomeni açıklayabilir mi? Herhangi bir rastgele dizide olduğu gibi, yürüme uzunluğu arttıkça korelasyonların küçülmesini beklerdim. Deneylerim için, adım ortalama 0 ve adım standart sapma …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

Bu iki MCMC şemasının farklı uygulama alanlarının yanı sıra göreceli değerler ve dezavantajlar hakkında bir fikir edinmeye çalışıyorum. Hangisini ne zaman ve neden kullanırsın? Biri ne zaman başarısız olabilir, diğeri başarısız olabilir (örneğin, HMC nerede uygulanabilir, ancak SMC nerede değil) Çok saf bir şekilde verilen bir yöntem, bir yönteme diğerine …

23 mcmc  random-walk  particle-filter  probabilistic-programming  hmc 

Duşta bu sorunu düşündüm, yatırım stratejilerinden ilham aldı. Diyelim ki sihirli bir para ağacı var. Her gün, para ağacına bir miktar para teklif edebilirsiniz ve bu onu üçe katlayacak ya da 50/50 olasılıkla yok edecektir. Bunu yaparak ortalama olarak para kazanacağınızı ve para ağacından yararlanmaya istekli olduğunuzu hemen fark edersiniz. …

19 probability  mathematical-statistics  econometrics  random-walk  martingale 

MCMC'yi bir soruna uygulamaya çalışıyorum, ancak önceliklerim (benim durumumda α∈[0,1],β∈[0,1]α∈[0,1],β∈[0,1]\alpha\in[0,1],\beta\in[0,1] ) bir alanla sınırlı mı? Normal MCMC kullanabilir ve kısıtlı bölgenin dışında kalan örnekleri yok sayabilir miyim (bu durumda [0,1] ^ 2), yani yeni geçiş kısıtlı (kısıtlı) alanın dışına çıktığında geçiş işlevini yeniden kullanabilir miyim?

18 sampling  mcmc  monte-carlo  random-walk 

Aşağıdaki koşullarla 0'dan başlayarak tamsayı rastgele bir yürüyüş düşünün: İlk adım eşit olasılıkla artı veya eksi 1'dir. Gelecekteki her adım:% 60'ın bir önceki adımla aynı yönde olması,% 40'ının ters yönde olması muhtemeldir Bu ne tür bir dağıtım sağlıyor? Momentum olmayan rastgele bir yürüyüşün normal dağılım sağladığını biliyorum. Momentum sadece varyansı …

18 stochastic-processes  randomness  random-walk 

tamsayılarında başlangıç ​​durumuna sahip 1 boyutlu rastgele bir yürüyüş düşünün :ZZ\mathbb{Z}x∈Zx∈Zx\in\mathbb{Z} Sn=x+∑i=1nξiSn=x+∑i=1nξi\begin{equation} S_n=x+\sum^n_{i=1}\xi_i \end{equation} burada artışları , öyle ki .ξiξi\xi_iP{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P\{\xi_i=1\}=P\{\xi_i=-1\}=\frac{1}{2} Biri kanıtlanabilir (1) Px{Sn reaches +1 eventually}=1Px{Sn reaches +1 eventually}=1\begin{equation} P^x{\{S_n \text{ reaches +1 eventually}\}} = 1 \end{equation} burada alt simge başlangıç ​​konumunu belirtir. Let durumuna ilk geçiş zamanı . …

15 probability  terminology  stochastic-processes  randomness  random-walk 

Gerçekten yüksek gibi görünüyor, ama bu bana mantıksız. Birisi açıklayabilir mi lütfen? Bu konuda çok kafam karıştı ve ayrıntılı, anlayışlı bir açıklamayı takdir ediyorum. Şimdiden çok teşekkürler!

11 autocorrelation  random-walk 

Bir AR (1) ile rastgele bir yürüyüş tahmin ettiğimde, katsayı 1'e çok yakın ama her zaman daha az. Katsayının birden fazla olmamasının matematik nedeni nedir?

10 regression  autoregressive  random-walk 

Rastgele bir yürüyüşün maksimum dağılımıyla ilgileniyorum: burada . periyottan sonraki maksimum düşüş . Tarafından bir kağıt Magdon-İsmail et. ark. bir Brownian hareketinin sürüklenmeyle maksimum çekilmesi için dağılım sağlar. İfade, sadece örtülü olarak tanımlanan bazı terimleri içeren sonsuz bir toplamı içerir. Yakınlaşan bir uygulama yazmakta sorunlar yaşıyorum. CDF'nin alternatif bir ifadesinin …

9 distributions  cdf  finance  random-walk