«stochastic-processes» etiketlenmiş sorular

Sık sık "kapalı form çözümü" terimi ile karşılaştım. Kapalı formda bir çözüm ne demektir? Belirli bir problem için yakın formlu bir çözüm bulunup bulunmadığı nasıl belirlenir? Çevrimiçi arama yaparken, bazı bilgiler buldum, ancak istatistiksel ya da olasılıksal bir model / çözüm geliştirme bağlamında hiçbir şey bulamadım. Regresyonu çok iyi anlıyorum, …

82 regression  machine-learning  probability  terminology  stochastic-processes 

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 

Stokastik bir süreç, zaman içinde gelişen bir süreçtir, bu yüzden gerçekten "zaman dizileri" demenin daha çekici bir yolu mu?

27 time-series  stochastic-processes  definition 

Başka bir deyişle, aşağıdakilere dayanarak, p nedir? Bunu, antropoloji veya sosyal bilimler yerine bir matematik problemi yapmak ve problemi basitleştirmek için, eşlerin asla eşler arasında eşleşme olasılığı olmadığını, kardeşlerin ve ilk kuzenlerin asla eşleşmediğini ve eşlerin daima aynı şeyden seçildiğini varsayalım. nesil. n1n1n_1 - ilk nüfus ggg - sayı nesiller. …

26 probability  stochastic-processes  genetics 

Peter Donnelly'nin konuşma esinlenerek TED o belli desen sikke fırlatır bir dizi görünmesinin ne kadar süreceğini anlatılır ki, ben 'htt' iki paterni 'hth' ve Verilen R. aşağıdaki komut dosyasını oluşturan, onu Bu kalıplardan birine basmadan önce ortalama ne kadar sürdüğünü (yani kaç jeton attığını) hesaplar. coin <- c('h','t') hit <- …

26 r  probability  stochastic-processes 

Mesela futbol (futbol) alalım. 3 olası sonuç vardır: ev sahibi kazanma, beraberlik, deplasman kazanma. Bet365'den rastgele bir oyun aldım Turkey vs Ukraine hwin, draw, awin 2.20 3.40 3.20 Yani verilen sonuçta 100 $ yatırım yapmak için ya 100 $ kaybedersiniz ya da kazanırsınız: 220 $ , 340 $ veya 320 …

25 probability  stochastic-processes 

Son zamanlarda, Granger nedensellikten bahseden birkaç makale ve çevrimiçi kaynağa rastladım . İlgili Vikipedi makalesinde kısaca gezinti , bu terimin zaman serileri (veya daha genel olarak stokastik süreçler ) bağlamında nedensellik anlamına geldiği izlenimini bıraktı . Dahası, bu güzel blog yazısını okumak, bu yaklaşımın nasıl görüntüleneceği konusunda ek bir karışıklık …

21 stochastic-processes  causality  granger-causality 

Okumayı ettik Maraun ve arkadaşları , "Dalgacık Durağan olmayan Gauss süreçleri: Synthesis, kestirim ve önemli test" Dalgacık çarpanları ile belirtilebilir durağan olmayan GP bir sınıfını tanımlar (2007). Böyle bir GP'nin gerçekleştirilmesi: Burada η ( t ) , beyaz gürültü, W g sürekli dalgacık dalgacık ile ilgili olarak dönüşümüdür gr , …

20 normal-distribution  stochastic-processes  gaussian-process  fourier-transform  wavelet 

Üniversitemde gelecek dönem yapılacak "STOKASTİK SÜREÇLERE GİRİŞ" adlı bir ders almam gerekip gerekmediğine karar vermek istiyorum. Öğretim görevlisine böyle bir kursu araştırmanın bir istatistikçi olarak bana nasıl yardımcı olacağını sordum, olasılıktan geldiği için çok az istatistik bildiğini ve soruma nasıl cevap vereceğini bilmediğini söyledi. İstatistiksel olarak stokastik süreçlerin önemli olduğunu …

18 probability  stochastic-processes 

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 

Birisi bana bir Markov zincirinin periyodikliğinin ne olduğunu sezgisel bir şekilde açıklayabilir mi? Aşağıdaki gibi tanımlanır: Hepsi için devletler deSbenbeniSSS dbendbend_i = gcd{ n ∈ N | p( n )ben ben> 0 } = 1{n∈N-|pbenben(n)>0}=1\{n \in \mathbb{N} | p_{ii}^{(n)} > 0\} =1 Emeğiniz için teşekkür ederiz!

17 stochastic-processes  markov-process 

Zaman serisi tahmininde orta düzeyde bir geçmişim var. Birkaç tahmin kitabına baktım ve hiçbirinde aşağıdaki soruları görmüyorum. İki sorum var: Belirli bir zaman dizisi varsa objektif olarak (istatistiksel test yoluyla) nasıl belirleyebilirim: Stokastik Mevsimsellik veya Deterministik Mevsimsellik Stokastik Trend veya Deterministik Trend Seriyi açıkça stokastik bir bileşene sahip olduğunda zaman …

16 time-series  forecasting  arima  stochastic-processes 

İki rastgele değişkenim var, αi∼iid U(0,1),i=1,2αi∼iid U(0,1),i=1,2\alpha_i\sim \text{iid }U(0,1),\;\;i=1,2 buradaU(0,1)U(0,1)U(0,1) eşit 0-1 dağılımıdır. Sonra, bunlar bir süreç verir, örneğin: P(x)=α1sin(x)+α2cos(x),x∈(0,2π)P(x)=α1sin⁡(x)+α2cos⁡(x),x∈(0,2π)P(x)=\alpha_1\sin(x)+\alpha_2\cos(x), \;\;\;x\in (0,2\pi) Şimdi, bir kapalı form ekspresyon olup olmadığını merak F−1(P(x);0.75)F−1(P(x);0.75)F^{-1}(P(x);0.75) teorik yüzde 75 quantile P(x)P(x)P(x) , belirli bir için x∈(0,2π)x∈(0,2π)x\in(0,2\pi) herhalde -I bir bilgisayar ve birçok gerçekleştirmeleri ile yapabilirsiniz …

16 distributions  probability  stochastic-processes 

Tek değişkenli üstel Hawkes süreci, olay varış oranına sahip, kendi kendini heyecanlandıran bir süreçtir: λ(t)=μ+∑ti&lt;tαe−β(t−ti)λ(t)=μ+∑ti&lt;tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu + \sum\limits_{t_i<t}{\alpha e^{-\beta(t-t_i)}} burada etkinliğin varış .t1,..tnt1,..tn t_1,..t_n Günlük olabilirlik işlevi −tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑i&lt;jln(μ+αe−β(tj−ti))−tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑i&lt;jln⁡(μ+αe−β(tj−ti)) - t_n \mu + \frac{\alpha}{\beta} \sum{( e^{-\beta(t_n-t_i)}-1 )} + \sum\limits_{i<j}{\ln(\mu+\alpha e^{-\beta(t_j-t_i)})} yinelemeli olarak hesaplanabilir: −tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑ln(μ+αR(i))−tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑ln⁡(μ+αR(i)) - t_n \mu + \frac{\alpha}{\beta} …

16 maximum-likelihood  stochastic-processes  likelihood 

Markov zincirleri ile Markov süreçleri arasındaki fark nedir? Çakışan bilgileri okuyorum: Bazen tanım, durum uzayının ayrık mı yoksa sürekli mi olduğuna, bazen de zamanın sürekli ayrıklığına dayanmasına dayanır. Bu dokümanın 20. slaytı : Durum alanı ayrık, yani sonlu veya sayılabilir alan ayrıksa, yani sonlu veya sayılabilir ise bir Markov işlemine …

16 terminology  stochastic-processes  markov-process