Un proceso estocástico describe la evolución de variables / sistemas aleatorios a lo largo del tiempo y / o espacio y / o cualquier otro conjunto de índices. Tiene aplicaciones en áreas tales como econometría, clima, procesamiento de señales, etc. Ejemplos: proceso gaussiano, proceso de Markov, etc.
Me he encontrado con el término "solución de forma cerrada" con bastante frecuencia. ¿Qué significa una solución de forma cerrada? ¿Cómo se determina si existe una solución de forma cerrada para un problema dado? Al buscar en línea, encontré información, pero nada en el contexto del desarrollo de...
La caminata aleatoria que se define como , donde es ruido blanco. Denota que la posición actual es la suma de la posición anterior + un término imprevisto.Yt= Yt - 1+ etYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_tmitete_t Puede probar que la función media , ya queμt= 0μt=0\mu_t = 0 mi( Yt) = E( e1+ e2+ . . . +...
Un proceso estocástico es un proceso que evoluciona con el tiempo, entonces, ¿es realmente una forma más elegante de decir "series
Inspirado por la charla de Peter Donnelly en TED , en la que analiza cuánto tiempo le tomaría a un cierto patrón aparecer en una serie de lanzamientos de monedas, creé el siguiente guión en R. Dados dos patrones 'hth' y 'htt', calcula cuánto tiempo tarda (es decir, cuántos lanzamientos de monedas)...
En otras palabras, según lo siguiente, ¿qué es p? Para hacer de esto un problema matemático en lugar de antropología o ciencias sociales, y para simplificar el problema, suponga que los compañeros se seleccionan con la misma probabilidad en toda la población, excepto que los hermanos y primos...
Tomemos fútbol (soccer) por ejemplo. Hay 3 resultados posibles: victoria en casa, empate, victoria fuera. Tomé un juego al azar de bet365 Turkey vs Ukraine hwin, draw, awin 2.20 3.40 3.20 Entonces, para una inversión de 100 $ en el resultado dado, pierdes 100 $ o ganas: 220 $ , 340 $ o 320 $ ....
Recientemente, me encontré con varios documentos y recursos en línea que mencionan la causalidad de Granger . La breve búsqueda en el artículo de Wikipedia correspondiente me dejó con la impresión de que este término se refiere a la causalidad en el contexto de series de tiempo (o, más...
He estado leyendo Maraun et al. , "Procesos gaussianos no estacionarios en el dominio wavelet: síntesis, estimación y pruebas significativas" (2007) que define una clase de GP no estacionarias que pueden especificarse mediante multiplicadores en el dominio wavelet. La realización de uno de estos GP...
Deseo decidir si debo tomar un curso llamado "INTRODUCCIÓN A LOS PROCESOS ESTOCÁSTICOS" que se llevará a cabo el próximo semestre en mi universidad. Le pregunté al profesor cómo estudiar un curso de este tipo me ayudaría como estadístico, dijo que dado que proviene de la probabilidad, sabe muy...
Considere una caminata aleatoria entera que comienza en 0 con las siguientes condiciones: El primer paso es más o menos 1, con igual probabilidad. Cada paso futuro es: 60% de probabilidades de estar en la misma dirección que el paso anterior, 40% de probabilidades de estar en la dirección...
¿Cuáles son algunas técnicas para muestrear dos variables aleatorias correlacionadas? si sus distribuciones de probabilidad están parametrizadas (por ejemplo, log-normal) si tienen distribuciones no paramétricas. Los datos son dos series de tiempo para las cuales podemos calcular coeficientes...
El proceso exponencial univariante de Hawkes es un proceso de puntos autoexcitante con una tasa de llegada de eventos de: λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti)λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu +
¿Cuál es la diferencia entre las cadenas de Markov y los procesos de Markov? Estoy leyendo información contradictoria: a veces la definición se basa en si el espacio de estado es discreto o continuo, y otras veces se basa en si el tiempo es discreto o continuo. Diapositiva 20 de este documento...
Tengo antecedentes moderados en el pronóstico de series de tiempo. He mirado varios libros de pronósticos y no veo las siguientes preguntas abordadas en ninguno de ellos. Tengo dos preguntas: ¿Cómo determinaría objetivamente (mediante una prueba estadística) si una serie de tiempo dada...
¿Alguien puede explicarme de manera intuitiva cuál es la periodicidad de una cadena de Markov? Se define de la siguiente manera: Para todos los estados iii en SSS didid_i = mcd{n∈N|p(n)ii>0}=1{n∈N|pii(n)>0}=1\{n \in \mathbb{N} | p_{ii}^{(n)} > 0\} =1 ¡Gracias por tu esfuerzo!...
Tengo dos variables aleatorias, 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 dondeU(0,1)U(0,1)U(0,1) es la distribución uniforme 0-1. Entonces, estos producen un proceso,
La distribución de Kolmogorov-Smirnov se conoce por la prueba de Kolmogorov-Smirnov . Sin embargo, también es la distribución del supremum del puente browniano. Como esto está lejos de ser obvio (para mí), me gustaría pedirle una explicación intuitiva de esta coincidencia. Las referencias también...
En la práctica, ¿cómo evaluar si un proceso AR (P) es estacionario o no? ¿Cómo determinar el orden para el modelo AR y
Considere una caminata aleatoria de 1 dimensión en los enteros con el estado inicial :ZZ\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} donde los incrementos ξiξi\xi_i son IID tales que
Contexto : Quiero trazar una línea en un diagrama de dispersión que no aparece paramétrico, por lo tanto, estoy usando geom_smooth()en ggploten R. Devuelve automáticamente. geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method...