Statistiken und Big Data stochastic-processes

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Ich bin ziemlich oft auf den Begriff "geschlossene Lösung" gestoßen. Was bedeutet eine geschlossene Lösung? Wie kann man feststellen, ob es für ein bestimmtes Problem eine formschlüssige Lösung gibt? Bei der Online-Suche habe ich einige Informationen gefunden, aber nichts im Zusammenhang mit der Entwicklung eines statistischen oder probabilistischen Modells / …

82 regression machine-learning probability terminology stochastic-processes

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Warum nimmt die Varianz des Random Walk zu?

Die zufällige Wanderung , die definiert ist als Y.t= Yt - 1+ etY.t=Y.t-1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_t , wobei es sich bei etete_t um weißes Rauschen handelt. Gibt an, dass die aktuelle Position die Summe aus der vorherigen Position und einem unvorhergesehenen Begriff ist. Sie können beweisen , dass die …

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

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Ist eine Zeitreihe dasselbe wie ein stochastischer Prozess?

Ein stochastischer Prozess ist ein Prozess, der sich im Laufe der Zeit entwickelt. Ist es also wirklich eine schickere Art, "Zeitreihen" zu sagen?

27 time-series stochastic-processes definition

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Wie wahrscheinlich ist es, dass ich von einer bestimmten Person abstamme, die im Jahr 1300 geboren wurde?

Mit anderen Worten, basierend auf dem Folgenden, was ist p? Um dies zu einem mathematischen Problem und nicht zu einem anthropologischen oder sozialwissenschaftlichen Problem zu machen und um das Problem zu vereinfachen, nehmen wir an, dass Partner mit der gleichen Wahrscheinlichkeit in der gesamten Bevölkerung ausgewählt werden, mit der Ausnahme, …

26 probability stochastic-processes genetics

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Es dauerte einige Zeit, um in einer Reihe von Münzwürfen ein Muster aus Kopf und Zahl zu treffen

Inspiriert von Peter Donnellys Vortrag bei TED , in dem er bespricht, wie lange es dauern würde, bis ein bestimmtes Muster in einer Reihe von Münzwürfen erscheint, habe ich das folgende Skript in R erstellt. Bei zwei Mustern 'hth' und 'htt' berechnet, wie lange es im Durchschnitt dauert (dh wie …

26 r probability stochastic-processes

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Wie bestimmen Wettbüros die Wettquoten für Sportarten?

Nehmen wir zum Beispiel Fußball. Es gibt 3 mögliche Ergebnisse: Heimsieg, Unentschieden, Auswärtssieg. Ich habe ein zufälliges Spiel von bet365 genommen Turkey vs Ukraine hwin, draw, awin 2.20 3.40 3.20 Für eine Investition von 100 $ bei gegebenem Ergebnis verlieren Sie entweder 100 $ oder gewinnen: 220 $ , 340 …

25 probability stochastic-processes

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Was sind die Hauptunterschiede zwischen den Kausalitätsrahmen von Granger und Pearl?

Kürzlich bin ich auf mehrere Artikel und Online-Ressourcen gestoßen, die Granger-Kausalität erwähnen . Ein kurzer Blick in den entsprechenden Wikipedia-Artikel hat den Eindruck erweckt, dass sich dieser Begriff auf die Kausalität im Kontext von Zeitreihen (oder allgemeiner auf stochastische Prozesse ) bezieht . Darüber hinaus hat das Lesen dieses netten …

21 stochastic-processes causality granger-causality

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Wavelet-Domain-Gauß-Prozesse: Was ist die Kovarianz?

Ich habe Maraun et al . Gelesen, "Nichtstationäre Gauß-Prozesse im Wavelet-Bereich: Synthese, Abschätzung und signifikante Tests" (2007), die eine Klasse von nichtstationären GPs definieren, die durch Multiplikatoren im Wavelet-Bereich spezifiziert werden können. Eine Realisierung eines solchen GP ist: wobei weißes Rauschen ist, die kontinuierliche Wavelet-Transformation in Bezug auf Wavelet , …

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

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Wie hilft mir das Studium „stochastischer Prozesse“ als Statistiker?

Ich möchte entscheiden, ob ich einen Kurs mit dem Titel "EINFÜHRUNG IN STOCHASTISCHE PROZESSE" belegen soll, der im nächsten Semester an meiner Universität stattfinden wird. Ich fragte den Dozenten, wie das Studium eines solchen Kurses mir als Statistiker helfen würde. Er sagte, er kenne sich mit Statistik nur sehr wenig …

18 probability stochastic-processes

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Zufälliges Gehen mit Schwung

Betrachten Sie einen ganzzahligen Zufallsrundgang ab 0 unter den folgenden Bedingungen: Der erste Schritt ist plus oder minus 1 mit gleicher Wahrscheinlichkeit. Jeder zukünftige Schritt ist: 60% wahrscheinlich in die gleiche Richtung wie der vorherige Schritt, 40% wahrscheinlich in die entgegengesetzte Richtung Welche Verteilung bringt das? Ich weiß, dass ein …

18 stochastic-processes randomness random-walk

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stochastischer vs. deterministischer Trend / Saisonalität in der Zeitreihenvorhersage

Ich habe einen moderaten Hintergrund in der Vorhersage von Zeitreihen. Ich habe mehrere Prognosebücher angeschaut und sehe in keinem die folgenden Fragen. Ich habe zwei Fragen: Wie würde ich objektiv (über einen statistischen Test) feststellen, ob eine bestimmte Zeitreihe Folgendes aufweist: Stochastische Saisonalität oder deterministische Saisonalität Stochastischer Trend oder deterministischer …

16 time-series forecasting arima stochastic-processes

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Intuitive Erklärung für die Periodizität in Markov-Ketten

Kann mir jemand intuitiv erklären, wie periodisch eine Markov-Kette ist? Es ist wie folgt definiert: Für alle Zustände insiiiSSS dichdichd_i = gcd{ n ∈ N | p( n )ich ich> 0 } = 1{n∈N|pichich(n)>0}=1\{n \in \mathbb{N} | p_{ii}^{(n)} > 0\} =1 Vielen Dank für Ihre Mühen!

16 stochastic-processes markov-process

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Geschlossene Form für die Quantile von

Ich habe zwei Zufallsvariablen, wobei U ( 0 , 1 ) die gleichmäßige 0-1-Verteilung ist.αi∼iid U(0,1),i=1,2αich∼iid U(0,1),ich=1,2\alpha_i\sim \text{iid }U(0,1),\;\;i=1,2U(0,1)U(0,1)U(0,1) Dann ergeben diese einen Prozess, sagen wir: P(x)=α1sin(x)+α2cos(x),x∈(0,2π)P(x)=α1Sünde⁡(x)+α2cos⁡(x),x∈(0,2π)P(x)=\alpha_1\sin(x)+\alpha_2\cos(x), \;\;\;x\in (0,2\pi) Nun habe ich mich gefragt, ob es einen Ausdruck in geschlossener Form für das theoretische 75 - Prozent - Quantil von …

16 distributions probability stochastic-processes

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Finden der MLE für einen univariaten exponentiellen Hawkes-Prozess

Der univariate exponentielle Hawkes-Prozess ist ein aufregender Punktprozess mit einer Ereignisankunftsrate von: λ ( t ) = μ + ∑tich< tα e- β( t - tich)λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu + \sum\limits_{t_i<t}{\alpha e^{-\beta(t-t_i)}} Dabei sind die Ereignisankunftszeiten.t1, . . tnt1,..tn t_1,..t_n Die Log Likelihood Funktion ist - tnμ + αβ∑ ( …

16 maximum-likelihood stochastic-processes likelihood

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Was ist der Unterschied zwischen Markov-Ketten und Markov-Prozessen?

Was ist der Unterschied zwischen Markov-Ketten und Markov-Prozessen? Ich lese widersprüchliche Informationen: Manchmal basiert die Definition darauf, ob der Zustandsraum diskret oder kontinuierlich ist, und manchmal basiert sie darauf, ob die Zeit diskret oder kontinuierlich ist. Folie 20 dieses Dokuments : Ein Markov-Prozess wird als Markov-Kette bezeichnet, wenn der Zustandsraum …

16 terminology stochastic-processes markov-process

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