Preguntas etiquetadas con stochastic-processes

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 son bienvenidas.

16 distributions  hypothesis-testing  mathematical-statistics  stochastic-processes 

¿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 de correlación distintos de cero. Deseamos simular estos datos en el futuro, …

16 correlation  sampling  monte-carlo  stochastic-processes  copula 

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 P{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P\{\xi_i=1\}=P\{\xi_i=-1\}=\frac{1}{2} . Uno puede probar que (1) Px{Sn reaches +1 eventually}=1Px{Sn reaches +1 eventually}=1\begin{equation} P^x{\{S_n \text{ reaches +1 eventually}\}} = 1 \end{equation} donde el …

15 probability  terminology  stochastic-processes  randomness  random-walk 

En la práctica, ¿cómo evaluar si un proceso AR (P) es estacionario o no? ¿Cómo determinar el orden para el modelo AR y MA?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

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 = x' to …

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: Borel-Cantelli Lemma dice 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 Luego, if∑n=1∞P(AnAcn+1)<∞∑n=1∞P(AnAn+1c)<∞\sum_{n=1}^\infty P(A_nA_{n+1}^c )\lt \infty utilizando Borel-Cantelli Lemma Quiero mostrar eso en primer lugar, limn→∞P(An)limn→∞P(An)\lim_{n\to \infty}P(A_n) existe y …

13 probability  self-study  stochastic-processes  probability-inequalities 

Estoy buscando un paquete R general, limpio y rápido (es decir, usando rutinas C ++) para simular rutas desde una difusión no lineal no homogénea como (1) usando el esquema de Euler-Maruyama, el esquema de Milstein (o cualquier otro). Está destinado a integrarse en un código de estimación más grande …

13 r  simulation  stochastic-processes  markov-process 

Los datos: he trabajado recientemente en el análisis de las propiedades estocásticas de un campo espacio-temporal de errores de pronóstico de producción de energía eólica. Formalmente, se puede decir que es un proceso indexados dos veces en el tiempo (con y ) y una vez en el espacio ( ) …

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

Imagine que tenemos dos procesos de series temporales, que son estacionarios, produciendo: .xt,ytxt,ytx_t,y_t ¿Es , también estacionario?zt=αxt+βytzt=αxt+βytz_t=\alpha x_t +\beta y_t∀α,β∈R∀α,β∈R\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} Cualquier ayuda sería apreciada. Yo diría que sí, ya que tiene una representación MA.

12 time-series  stochastic-processes  stationarity 

Aquí hay un problema divertido que me trajo un estudiante. Aunque originalmente fue redactado en términos de balas aniquiladas mutuamente disparadas a intervalos regulares por un arma, pensé que podría disfrutar de una presentación más pacífica. En el mundo infinito y plano de Oz, el camino de ladrillos amarillos comienza …

12 probability  stochastic-processes  puzzle 

Si es una distribución de probabilidad con valores distintos de cero en , para qué tipo (s) de existe una constante tal que para todos ?p(x)p(x)p(x)[0,+∞)[0,+∞)[0,+\infty)p(x)p(x)p(x)c>0c>0c\gt 0∫∞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^20<ϵ<10<ϵ<10\lt\epsilon\lt 1 La desigualdad anterior es en realidad una divergencia Kullback-Leibler entre la distribución y una versión comprimida de ella …

12 probability  stochastic-processes  kullback-leibler  probability-inequalities 

Creo que la derivada de un proceso gaussiano (GP) es otra GP, por lo que me gustaría saber si hay ecuaciones de forma cerrada para las ecuaciones de predicción de la derivada de una GP. En particular, estoy usando el núcleo de covarianza exponencial al cuadrado (también llamado gaussiano) y …

12 stochastic-processes  gaussian-process  derivative 

Tengo algunos problemas para entender la propiedad de la cadena de Markov irreductible . Se dice que irreducible significa que el proceso estocástico puede "pasar de cualquier estado a cualquier estado". Pero, ¿qué define si puede pasar del estado al estado o no?jiiijjj La página de wikipedia ofrece la formalización: …

12 stochastic-processes  markov-process 

Este es un tema difícil para mí en Google, ya que tener las palabras optimización y estocástico en una búsqueda casi por defecto es automáticamente la búsqueda de optimización estocástica. Pero lo que realmente quiero saber es qué métodos existen para la optimización de los modelos de computadora cuando la …

11 optimization  stochastic-processes 

Actualmente estoy estudiando para mis exámenes finales en estadísticas básicas para mi licenciatura en ECE. Si bien creo que tengo las matemáticas principalmente bajas, no tengo una comprensión intuitiva de lo que realmente significan los números (Preámbulo: usaré un lenguaje bastante descuidado). Sé que la E [X] es el "promedio …

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