Als «stochastic-processes» getaggte Fragen

Ein stochastischer Prozess beschreibt die Entwicklung von Zufallsvariablen / -systemen über Zeit und / oder Raum und / oder einen anderen Indexsatz. Es hat Anwendungen in Bereichen wie Ökonometrie, Wetter, Signalverarbeitung usw. Beispiele - Gaußscher Prozess, Markov-Prozess usw.

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Was bedeutet eine geschlossene Lösung?
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 / …



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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, …



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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 …

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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 , …


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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 …

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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 …


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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 …

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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&lt; tα e- β( t - tich)λ(t)=μ+∑ti&lt;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∑ ( …

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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 …

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