Um processo estocástico descreve a evolução de variáveis / sistemas aleatórios ao longo do tempo e / ou espaço e / ou qualquer outro conjunto de índices. Possui aplicações em áreas como econometria, clima, processamento de sinais, etc. Exemplos - processo gaussiano, processo Markov, etc.
Eu me deparei com o termo "solução de formulário fechado" com bastante frequência. O que significa uma solução em formato fechado? Como determinar se existe uma solução de formulário fechado para um determinado problema? Pesquisando on-line, encontrei algumas informações, mas nada no contexto do...
A caminhada aleatória definida como , em que é ruído branco. Indica que a posição atual é a soma da posição anterior + um termo imprevisível.Yt=Yt−1+etYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_tetete_t Você pode provar que a função média , poisμt=0μt=0\mu_t = 0
Um processo estocástico é um processo que evolui com o tempo, então é realmente uma maneira mais extravagante de dizer "séries
Inspirado na palestra de Peter Donnelly no TED , na qual ele discute quanto tempo levaria para um determinado padrão aparecer em uma série de lançamentos de moedas, criei o seguinte script em R. Dado dois padrões 'hth' e 'htt', calcula quanto tempo leva (ou seja, quantas moedas jogam) em média...
Em outras palavras, com base no seguinte, o que é p? Para tornar isso um problema de matemática em vez de antropologia ou ciências sociais, e para simplificar o problema, suponha que os parceiros sejam selecionados com igual probabilidade em toda a população, exceto que irmãos e primos em primeiro...
Vamos pegar o futebol, por exemplo. Existem 3 resultados possíveis: vitória em casa, empate, vitória fora. Tirei um jogo aleatório da bet365 Turkey vs Ukraine hwin, draw, awin 2.20 3.40 3.20 Assim, para um investimento de 100 $ em determinado resultado, você perde 100 $ ou ganha: 220 $ , 340 $...
Recentemente, deparei-me com vários documentos e recursos on-line que mencionam a causalidade de Granger . Uma breve navegação pelo artigo correspondente da Wikipedia me deixou com a impressão de que esse termo se refere à causalidade no contexto de séries temporais (ou, de maneira mais geral, a...
Eu tenho lido Maraun et al , "Processos Gaussianos não estacionários no domínio wavelet: síntese, estimativa e testes significativos" (2007) que definem uma classe de GPs não estacionários que podem ser especificados por multiplicadores no domínio wavelet. A realização de um desses GP é: onde é...
Desejo decidir se devo fazer um curso chamado "INTRODUÇÃO A PROCESSOS ESTOCÁSTICOS", que será realizado no próximo semestre em minha universidade. Perguntei ao professor como estudar esse curso me ajudaria como estatístico, ele disse que, como é provável, conhece muito pouco de estatística e não...
Considere uma caminhada aleatória inteira iniciando em 0 com as seguintes condições: O primeiro passo é mais ou menos 1, com igual probabilidade. Cada passo futuro é: 60% de probabilidade de estar na mesma direção que o passo anterior, 40% de probabilidade de estar na direção oposta Que tipo...
O processo exponencial univariado de Hawkes é um processo de ponto emocionante com uma taxa de chegada de eventos de: λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti)λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu +
Qual é a diferença entre cadeias de Markov e processos de Markov? Estou lendo informações conflitantes: às vezes a definição se baseia em se o espaço de estados é discreto ou contínuo e, outras vezes, se o tempo é discreto ou contínuo. Slide 20 deste documento : Um processo de Markov é...
Tenho um histórico moderado na previsão de séries temporais. Examinei vários livros de previsão e não vejo as seguintes perguntas abordadas em nenhum deles. Eu tenho duas perguntas: Como eu determinaria objetivamente (via teste estatístico) se uma determinada série temporal tem: Sazonalidade...
Alguém pode me explicar de maneira intuitiva qual é a periodicidade de uma cadeia de Markov? É definido da seguinte forma: Para todos os estados em SEuEuiSSS = gcd { n ∈ N | p ( n ) i i > 0 } = 1dEudEud_i{ n ∈ N | p( N )eu eu> 0 } = 1{n∈N|pEuEu(n)>0 0}=1\{n \in \mathbb{N} |...
Eu tenho duas variáveis aleatórias, que é a distribuição uniforme de 0-1.αi∼iid U(0,1),i=1,2αi∼iid U(0,1),i=1,2\alpha_i\sim \text{iid }U(0,1),\;\;i=1,2U(0,1)U(0,1)U(0,1) Então, eles produzem um processo,
A distribuição Kolmogorov – Smirnov é conhecida a partir do teste Kolmogorov – Smirnov . No entanto, é também a distribuição do supremo da ponte browniana. Como isso está longe de ser óbvio (para mim), eu gostaria de pedir uma explicação intuitiva dessa coincidência. Referências também são...
Na prática, como avaliar se um processo de AR (P) é estacionário ou não? Como determinar a ordem dos modelos AR e
Quais são algumas técnicas para amostrar duas variáveis aleatórias correlacionadas: se suas distribuições de probabilidade são parametrizadas (por exemplo, log-normal) se eles tiverem distribuições não paramétricas. Os dados são duas séries temporais para as quais podemos calcular...
Considere uma caminhada aleatória unidimensional nos números inteiros com o estado inicial : x ∈ ZZZ\mathbb{Z}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} onde os incrementos são IID tais que . P { ξ i = 1 } = P { ξ i = - 1 } =...
Contexto : Eu quero desenhar uma linha em um gráfico de dispersão que não aparece paramétrica, portanto, eu estou usando geom_smooth()no ggplotno R. Ele retorna automaticamente, geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use...