Вопросы с тегом «stochastic-processes»

Стохастический процесс описывает эволюцию случайных переменных / систем во времени и / или пространстве и / или любом другом наборе индексов. Он применяется в таких областях, как эконометрика, погода, обработка сигналов и т. Д. Примеры - гауссовский процесс, марковский процесс и т. Д.

2
Почему супремум броуновского моста имеет распределение Колмогорова – Смирнова?
Распределение Колмогорова – Смирнова известно из теста Колмогорова – Смирнова . Тем не менее, это также распределение супремума броуновского моста. Поскольку это далеко не очевидно (для меня), я хотел бы попросить вас интуитивно объяснить это совпадение. Ссылки также приветствуются.

2
Каковы некоторые методы отбора двух коррелированных случайных величин?
Каковы некоторые методы для отбора двух коррелированных случайных величин: если их распределение вероятностей параметризовано (например, логарифмически нормальное) если они имеют непараметрические распределения. Данные представляют собой два временных ряда, для которых мы можем вычислить ненулевые коэффициенты корреляции. Мы хотим смоделировать эти данные в будущем, предполагая, что историческая корреляция и временной ряд …

2
Что значит сказать, что событие «в конце концов случится»?
Рассмотрим одномерное случайное блуждание по целым числам ZZ\mathbb{Z} с начальным состоянием 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} где приращения ξiξi\xi_i равны IID, так что P{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P\{\xi_i=1\}=P\{\xi_i=-1\}=\frac{1}{2} . Можно доказать, что (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} где нижний индекс обозначает начальную позицию. …


1
ГАМ против проигрыша против сплайнов
Контекст : Я хочу , чтобы нарисовать линию в диаграмме рассеяния , что не появляется параметрическими, поэтому я использую geom_smooth()в ggplotв R. Он автоматически возвращает geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to …

1
Вопрос, связанный с леммой Бореля-Кантелли
Замечания: Борель-Кантелли Лемма говорит, что ∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0\sum_{n=1}^\infty P(A_n) \lt \infty \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=0 ∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1\sum_{n=1}^\infty P(A_n) =\infty \textrm{ and } A_n\textrm{'s are independent} \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=1 Потом, if∑n=1∞P(AnAcn+1)<∞∑n=1∞P(AnAn+1c)<∞\sum_{n=1}^\infty P(A_nA_{n+1}^c )\lt \infty с помощью леммы Бореля-Кантелли Я хочу показать что в первую очередь, limn→∞P(An)limn→∞P(An)\lim_{n\to \infty}P(A_n) …

2
Числовые решатели для стохастических дифференциальных уравнений в R: есть ли?
Я ищу общий, чистый и быстрый (т. Е. Использующий подпрограммы C ++) R-пакет для имитации путей из неоднородной нелинейной диффузии типа (1) с использованием схемы Эйлера-Маруямы, схемы Мильштейна (или любой другой). Это предназначено для встраивания в больший код оценки и поэтому заслуживает оптимизации. dИксT= ф( θ , т , ХT)dт …

2
Исследовательский анализ пространственно-временных ошибок прогноза
Данные: я недавно работал над анализом стохастических свойств пространственно-временного поля ошибок прогноза производства энергии ветра. Формально можно сказать, что это процесс индексируются дважды во времени (сtиh) и один раз в пространстве (p), гдеH- это количество времени просмотра вперед (равно примерно24, регулярно выбирается),T- это число «время прогноза» (т. е. время выдачи …

3
Сохраняется ли стационарность при линейной комбинации?
Представьте, что у нас есть два процесса временных рядов, которые являются стационарными и производят: .xt,ytxt,ytx_t,y_t Является ли , также стационарным? ∀ α , β ∈ Rzt=αxt+βytzt=αxt+βytz_t=\alpha x_t +\beta y_t∀α,β∈R∀α,β∈R\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} Любая помощь будет оценена. Я бы сказал, да, так как он имеет представление МА.

1
Будет ли когда-нибудь несчастный Трибл в Озе?
Вот забавная проблема, принесенная мне студентом. Хотя первоначально он был сформулирован в терминах взаимно уничтожающих пуль, выпущенных из пистолета через равные промежутки времени, я подумал, что вам может понравиться более миролюбивая презентация. В бесконечном плоском мире Оз, Желтая Кирпичная Дорога начинается в центре Изумрудного Города, разматывается по всей сельской местности …

1
Специальное распределение вероятностей
Если - это распределение вероятностей с ненулевыми значениями на , для какого типа (типов) существует константа такая, что для всех ?p(x)p(x)p(x)[0,+∞)[0,+∞)[0,+\infty)p(x)p(x)p(x)c>0c>0c\gt 0∫∞0p(x)logp(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2∫0∞p(x)log⁡p(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2\int_0^{\infty}p(x)\log{\frac{ p(x)}{(1+\epsilon)p({x}(1+\epsilon))}}dx \leq c \epsilon^20<ϵ<10<ϵ<10\lt\epsilon\lt 1 Вышеуказанное неравенство на самом деле является дивергенцией Кульбака-Лейблера между распределением и его сжатой версией . Я обнаружил, что это неравенство справедливо для распределений …

2
Производная гауссовского процесса
Я считаю, что производная гауссовского процесса (ГП) - это другая ГП, и поэтому я хотел бы знать, существуют ли уравнения замкнутой формы для уравнений предсказания производной от ГП? В частности, я использую квадратичное экспоненциальное (также называемое гауссовским) ковариационное ядро ​​и хочу знать, как делать предсказания о производной гауссовского процесса.

5
Как вы видите, цепь Маркова неприводима?
У меня есть некоторые проблемы с пониманием неприводимого свойства цепочки Маркова . Говорят, что неприводимое означает, что случайный процесс может «перейти из любого состояния в любое состояние». Но что определяет, может ли он перейти из состояния в состояние или не может перейти?жiяijJj Страница википедии дает формализацию: Государство является доступным (написано …

3
Оптимизация стохастических компьютерных моделей
Это сложная тема для меня, потому что поиск слов «оптимизация» и «стохастик» в поиске почти автоматически приводит к поиску стохастической оптимизации. Но что я действительно хочу знать, так это то, какие методы существуют для оптимизации компьютерных моделей, когда выходные данные компьютерной модели являются стохастическими, то есть недетерминированными? Например, если вы …

1
Интуитивное понимание ковариации, кросс-ковариации, авто- / кросс-корреляции и плотности спектра мощности
В настоящее время я готовлюсь к выпускным экзаменам по базовой статистике для моего бакалавра ЕЭК. Хотя я думаю, что математика в основном не работает, мне не хватает интуитивного понимания, что на самом деле означают цифры (Преамбула: я буду использовать довольно небрежный язык). Я знаю, что E [X] является «средневзвешенным значением» …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.