«stochastic-processes» 태그된 질문

"폐쇄 형 솔루션"이라는 용어를 자주 접했습니다. 폐쇄 형 솔루션이란 무엇입니까? 주어진 문제에 대한 최종 솔루션이 존재하는지 어떻게 판단합니까? 온라인 검색에서 통계 나 확률 모델 / 솔루션을 개발할 때 정보가 없었지만 아무것도 발견하지 못했습니다. 회귀를 잘 이해하므로 회귀 또는 모형 적합을 참조하여 개념을 설명 할 수 있다면 사용하기 쉽습니다. :)

82 regression  machine-learning  probability  terminology  stochastic-processes 

임의의 거리 로 정의된다 , 백색 잡음이다. 현재 위치는 이전 위치 + 예상치 못한 용어의 합계임을 나타냅니다.Yt=Yt−1+etYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_tetete_t 당신은 증명할 수 평균 기능 , 이후μt=0μt=0\mu_t = 0 E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et) = 0 + 0+...+0E(Yt)=E(e1+e2+...+이자형티)=이자형(이자형1)+이자형(이자형2)+...+이자형(이자형티)=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 

확률 과정은 시간이 지남에 따라 진화하는 과정이므로 실제로 "시계열"이라고 말하는 더 환상적인 방법입니까?

27 time-series  stochastic-processes  definition 

즉, 다음을 기준으로 p 란 무엇입니까? 이 문제를 인류학이나 사회 과학이 아닌 수학 문제로 만들고 문제를 단순화하기 위해 형제와 첫 번째 사촌이 결코 짝을 이루지 않고 항상 동일한 항목에서 선택된다는 점을 제외하고는 모집단 전체에서 동일한 확률로 메이트를 선택한다고 가정합니다. 세대. n1n1n_1 초기 인구 ggg 숫자 생성 ccc 부부 당 평균 …

26 probability  stochastic-processes  genetics 

TED 에서 Peter Donnelly의 이야기에서 영감을 받아 일련의 동전 던지기에 특정 패턴이 나타나는 데 걸리는 시간에 대해 이야기합니다. 나는 R에서 다음 스크립트를 만들었습니다. 이 패턴 중 하나에 도달하기까지 평균 시간 (예 : 동전 던지기 횟수)을 계산합니다. coin <- c('h','t') hit <- function(seq) { miss <- TRUE fail <- 3 trp …

26 r  probability  stochastic-processes 

예를 들어 축구 (축구)를 보자. 3 가지 가능한 결과, 홈 승리, 무승부, 원정 승리가 있습니다. 나는 bet365에서 임의의 게임을했다 Turkey vs Ukraine hwin, draw, awin 2.20 3.40 3.20 그래서 100의 투자 $ 지정된 결과에, 당신이 중 하나를 느슨하게 100 $ 또는 승리 : 220 $ , 340 $ 또는 320 …

25 probability  stochastic-processes 

최근에 나는 Granger 인과 관계 를 언급 한 여러 논문과 온라인 자료를 살펴 보았습니다 . 해당 Wikipedia 기사 를 간략히 살펴보면 이 용어가 시계열 의 맥락에서 인과 관계를 의미한다는 인상을 받았습니다 (보다 일반적으로 확률 적 프로세스 ). 또한, 이 멋진 블로그 게시물을 읽으면 이 방법을 보는 방법에 혼란이 생겼습니다. 개념의 …

21 stochastic-processes  causality  granger-causality 

나는 Maraun et al , "웨이블릿 도메인의 비정규 가우스 프로세스 : 합성, 추정 및 중요한 테스트"(2007)를 읽고 웨이블릿 도메인의 승수에 의해 지정 될 수있는 비 정지 GP 클래스를 정의합니다. 하나 개의 이러한 GP의 실현은 : 여기서백색 노이즈이고,연속 웨이블렛 웨이블릿에 대하여 변환이다,스케일과 승산기 (다소 푸리에 계수 등)이다및 시간및은 IS 재구성 웨이블릿역 …

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

나는 다음 학기 내 대학에서 열리는 "STOCHASTIC PROCESSES TO INDUCTION TO STOCHASTIC PROCESSES"과정을 수강할지 결정하고 싶습니다. 나는 강사에게 그러한 과정을 공부하는 것이 통계 학자로서 어떻게 도움이 될지를 물었다. 그는 확률에서 왔기 때문에 통계를 거의 알지 못하고 내 질문에 대답하는 방법을 모른다고 말했다. 확률 론적 과정이 통계에서 중요하다는 교육을받지 않은 추측을 …

18 probability  stochastic-processes 

다음 조건에서 0부터 시작하는 정수 랜덤 워크를 고려하십시오. 첫 번째 단계는 동일한 확률로 플러스 또는 마이너스 1입니다. 미래의 모든 단계는 60 %가 이전 단계와 같은 방향 일 가능성이 40 %는 반대 방향 일 가능성이 높습니다 이로 인해 어떤 종류의 분포가 나옵니까? 나는 운동량이 아닌 무작위 걷기가 정규 분포를 산출한다는 것을 …

18 stochastic-processes  randomness  random-walk 

시계열 예측에 적당한 배경 지식이 있습니다. 여러 예측 책을 살펴본 결과 다음 질문 중 어느 것도 다루지 않았습니다. 두 가지 질문이 있습니다. 주어진 시계열이 다음과 같은 경우 어떻게 객관적으로 (통계 테스트를 통해) 결정합니까? 확률 적 계절성 또는 결정적 계절성 확률 적 추세 또는 결정적 추세 시리즈에 명확하게 확률 론적 요소가있는 …

16 time-series  forecasting  arima  stochastic-processes 

누군가 Markov 체인의 주기성이 무엇인지 직관적으로 설명 할 수 있습니까? 다음과 같이 정의됩니다. 모든 상태 iii 에 SSS = gcd { n ∈ N | p ( n ) i i > 0 } = 1didid_i{n∈N|p(n)ii>0}=1{n∈N|pii(n)>0}=1\{n \in \mathbb{N} | p_{ii}^{(n)} > 0\} =1 당신의 노고에 감사드립니다!

16 stochastic-processes  markov-process 

두 개의 랜덤 변수가 있습니다. 여기서 U ( 0 ,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 은 균일 한 0-1 분포입니다.U(0,1)U(0,1)U(0,1) 그런 다음 프로세스가 생성됩니다. 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) 지금,가 폐쇄 된 형태의 발현이인지 궁금 의 이론적 인 75 %의 분위수 P ( X ) 주어진 대한 X ∈ ( 0 , 2 …

16 distributions  probability  stochastic-processes 

단 변량 지수 혹 프로세스는 다음과 같은 이벤트 도달률을 갖는 자체 자극 포인트 프로세스입니다. 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)}} 여기서, 은 이벤트 도착 시간입니다.t1,..tnt1,..tn t_1,..t_n 로그 우도 함수는 −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)})} 재귀 적으로 계산할 수 있습니다. −tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑ln(μ+αR(i))−tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑ln⁡(μ+αR(i)) - t_n …

16 maximum-likelihood  stochastic-processes  likelihood 

Markov 체인과 Markov 프로세스의 차이점은 무엇입니까? 상충되는 정보를 읽고 있습니다. 때로는 정의가 상태 공간이 이산인지 연속인지에 따라, 때로는 시간이 이산 연속인지에 따라 결정됩니다. 이 문서의 활주 20 : 상태 공간이 불 연속적 (즉, 유한 공간 또는 계산 가능 공간이 불 연속적, 즉 유한 또는 계산 가능) 인 경우 Markov 프로세스를 …

16 terminology  stochastic-processes  markov-process