Perguntas com a marcação «stochastic-processes»

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 bem-vindas.

16 distributions  hypothesis-testing  mathematical-statistics  stochastic-processes 

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 } = 1ξiξi\xi_iP{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P\{\xi_i=1\}=P\{\xi_i=-1\}=\frac{1}{2} Pode-se provar que (1) Px{Sn …

15 probability  terminology  stochastic-processes  randomness  random-walk 

Na prática, como avaliar se um processo de AR (P) é estacionário ou não? Como determinar a ordem dos modelos AR e MA?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

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 coeficientes de correlação diferentes de zero. Desejamos simular esses dados no futuro, assumindo …

15 correlation  sampling  monte-carlo  stochastic-processes  copula 

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 'method = x' …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

Nota: O lema de Borel-Cantelli diz que ∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0\sum_{n=1}^\infty P(A_n) \lt \infty \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=0 ∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1\sum_{n=1}^\infty P(A_n) =\infty \textrm{ and } A_n\textrm{'s are independent} \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=1 Então, se ∑n=1∞P(AnAcn+1)<∞∑n=1∞P(AnAn+1c)<∞\sum_{n=1}^\infty P(A_nA_{n+1}^c )\lt \infty usando o lema de Borel-Cantelli Eu quero mostrar isso primeiramente, …

13 probability  self-study  stochastic-processes  probability-inequalities 

Estou procurando um pacote R geral, limpo e rápido (ou seja, usando rotinas C ++) para simular caminhos de uma difusão não-linear não homogênea como (1) usando o esquema de Euler-Maruyama, o esquema de Milstein (ou qualquer outro). Isso está destinado a ser incorporado a um código de estimativa maior …

13 r  simulation  stochastic-processes  markov-process 

Os dados: trabalhei recentemente na análise das propriedades estocásticas de um campo espaço-temporal de erros de previsão de produção de energia eólica. Formalmente, pode-se dizer que é um processo indexado duas vezes no tempo (comteh) e uma vez no espaço (p) comHsendo o número de tempos de espera (igual a …

13 forecasting  data-mining  stochastic-processes  spatial  spatio-temporal 

Imagine que temos dois processos de séries temporais, que são estacionários, produzindo: xt,ytxt,ytx_t,y_t . É zt=αxt+βytzt=αxt+βytz_t=\alpha x_t +\beta y_t , ∀α,β∈R∀α,β∈R\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} também estacionária? Qualquer ajuda seria apreciada. Eu diria que sim, uma vez que tem uma representação MA.

12 time-series  stochastic-processes  stationarity 

Aqui está um problema divertido trazido a mim por um aluno. Embora tenha sido originalmente redigido em termos de balas mutuamente aniquiladoras disparadas a intervalos regulares por uma arma, achei que você poderia desfrutar de uma apresentação mais pacífica. No mundo infinito e plano de Oz, a Estrada dos Tijolos …

12 probability  stochastic-processes  puzzle 

Se p(x)p(x)p(x) é uma distribuição de probabilidade com valores diferentes de zero em [0,+∞)[0,+∞)[0,+\infty) , para que tipo (s) de p(x)p(x)p(x) existe uma constante c>0c>0c\gt 0 tal que ∫∞0p(x)logp(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2∫0∞p(x)log⁡p(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2\int_0^{\infty}p(x)\log{\frac{ p(x)}{(1+\epsilon)p({x}(1+\epsilon))}}dx \leq c \epsilon^2para todos os0<ϵ<10<ϵ<10\lt\epsilon\lt 1? A desigualdade acima é na verdade uma divergência de Kullback-Leibler entre a distribuição p(x)p(x)p(x) …

12 probability  stochastic-processes  kullback-leibler  probability-inequalities 

Acredito que a derivada de um processo gaussiano (GP) é outra GP e, portanto, gostaria de saber se existem equações de forma fechada para as equações de previsão da derivada de uma GP? Em particular, estou usando o núcleo de covariância exponencial ao quadrado (também chamado de Gaussiano) e quero …

12 stochastic-processes  gaussian-process  derivative 

Tenho alguns problemas para entender a propriedade da cadeia de Markov irredutível . Diz-se que irredutível significa que o processo estocástico pode "ir de qualquer estado para qualquer estado". Mas o que define se ele pode passar do estado para o estado ou não pode ir?jEuiijjj A página da wikipedia …

12 stochastic-processes  markov-process 

Este é um tópico difícil para o google, pois ter as palavras otimização e estocástico em uma pesquisa quase automaticamente padroniza as pesquisas por otimização estocástica. Mas o que realmente quero saber são quais métodos existem para otimizar modelos de computador quando a saída do modelo de computador é estocástica, …

11 optimization  stochastic-processes 

Atualmente, estou estudando para minhas finais em estatística básica para meu bacharel em educação infantil. Embora eu ache que as contas estão em geral, não tenho uma compreensão intuitiva do que os números realmente significam (preâmbulo: usarei uma linguagem um tanto desleixada). Eu sei que E [X] é a "média …

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