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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Wald’s Equation and Wald’s Identity
Theorem $3.2$ (Wald’s equation) Let $\left{X_{i}\right}$ be a sequence of i.i.d. r.v.s with $E(N)<\infty$. If $E\left|X_{1}\right|<\infty$ then $E\left(S_{N}\right)=\left(E X_{1}\right) E N$.
If moreover, $\sigma^{2}=\operatorname{var}\left(X_{1}\right)<\infty$, then $E\left(S_{N}-N \mu\right)^{2}=\sigma^{2} E(N)$, where $\mu=E\left(X_{1}\right)$.
Proof $E\left(S_{N}\right)=\sum_{n=1}^{\infty} E\left(S_{N} \mid N=n\right) P[N=n]$
$$
=\sum_{n=1}^{\infty} \sum_{i=1}^{n} P[N=n] E\left(X_{i} \mid N=n\right)
$$
$$
=\sum_{i=1}^{\infty} \sum_{n=i}^{\infty} P[N=n] E\left(X_{i} \mid N=n\right)
$$
(interchanging the order of summation)
$$
\left|\sum_{i=1}^{\infty} \sum_{n=i}^{\infty} E\left(X_{i} \mid N=n\right) P(N=n)\right| \leq \sum_{i=1}^{\infty} \sum_{n=i}^{\infty} E\left(\left|X_{i}\right| \mid N=n\right) P(N=n)
$$
$$
=E\left|X_{t}\right| E(N)<\infty
$$
(Fubini condition is satisfied)
Therefore
$$
\begin{aligned}
E\left(S_{N}\right) &=\sum_{i=1}^{\infty} P[N \geq i] E\left(X_{i} \mid N \geq i\right)\left(\text { since } N \geq i \text { depends on } X_{1}, \ldots, X_{i-1}\right. \text { only) }\
&=\sum_{i=1}^{\infty} P[N \geq i] E\left(X_{i}\right)=E\left(X_{i}\right) E(N) .
\end{aligned}
$$
Let $N_{n}=\min (N, n)$. Now let $N_{n} \rightarrow N$ monotonically, it follows from the Monotone convergence theorem that
$$
E N_{n} \rightarrow E(N) \text { as } n \rightarrow \infty
$$
Since $\left.\left{\left(S_{n}-n \mu\right)^{2}-n \sigma^{2}, S_{n}\right), n \geq 1\right}$ is a martingale (prove it).
We can apply optional sampling theorem to obtain (see Appendix iv)
$$
E\left(S_{N_{n}}-n \mu\right)^{2}=\sigma^{2} E N_{n}
$$
Now let $m \geq n$. Since martingales have orthogonal increments we have, by (3.7) and (3.8),
$$
\begin{gathered}
E\left(S_{N_{m}}-\mu N_{m}-\left(S_{N_{n}}-\mu N_{n}\right)\right)^{2}=E\left(S_{N_{m}}-\mu N_{m}\right)^{2}-E\left(S_{N_{n}}-\mu N_{n}\right)^{2} \
=\sigma^{2}\left(E N_{m}-E N_{n}\right) \rightarrow 0 \text { as } n, m \rightarrow \infty,
\end{gathered}
$$
that is $S_{N_{n}}-\mu N_{n}$ converges in $L_{2}$ as $n \rightarrow \infty$.
However, since we already know that $S_{N_{n}}-\mu N_{n} \rightarrow S_{N}-\mu N$ as $n \rightarrow \infty$, it follows that
$$
E\left(S_{N_{n}}-\mu N_{n}\right)^{2} \rightarrow E\left(S_{N}-\mu N\right)^{2} \text { as } n \rightarrow \infty,
$$
which together with (3.7) and (3.8), completes the proof.
数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Wald’s fundamental identit
Let $X_{1}, X_{2}, \ldots$ are i.i.d. r.v.s with $S_{n}=X_{1}+X_{2}+\ldots+X_{n}$ and $N$ is a stopping rule.
Let $F_{n}(x)=P\left[S_{n} \leq x\right], F_{1}(x)=F(x)=P\left[X_{1} \leq x\right]$ and m.g.f. of $X_{1}$ is given by
$$
\phi(\theta)=\int_{-\infty}^{\infty} e^{\theta x} d F(x)<\infty \text { if } \phi(\sigma)<\infty \text {, where } \sigma=\operatorname{Re}(\theta) $$ We also assume that $$ \phi(\sigma)<\infty \text { for all } \sigma,-\beta<\sigma<\alpha<\infty, \alpha, \beta>0 \text {. }
$$
Under these conditions, $P\left[e^{X}<1-\delta\right]>0$ and $P\left[e^{X}>1+\delta\right]>0, \delta>0$. $\phi(\theta)$ has a minimum at $\theta=\theta_{0} \neq 0$, where $\theta_{0}$ is the root of the equation $\phi(\theta)=1 .$
Wald’s Sequential Analysis presented the so-called Wald’s identify
$$
E\left(e^{\theta S_{N}} /[\phi(\theta)]^{N}\right)=1 \text { for } \phi(\theta)<\infty \text { and }|\phi(\theta)| \geq 1
$$
Actually we shall give the proof of a more general theorem in Random walk due to Miller and Kemperman (1961).
Define $F_{n}(x)=P\left[S_{n} \leq x ; N \geq n\right], N=\min \left{n \mid S_{n} \notin(-b, a), 0<a, b<\infty\right}$ and the series $F(z, \theta)=\sum_{n=0}^{\infty} z^{n} \int_{-b}^{a} e^{\theta x} d F_{n}(x)$.
Then
$$
E\left(e^{\theta S_{N}} z^{N}\right)=1+[z \phi(\theta)-1] F(z, \theta) \text { for all } \theta
$$
which is known as Miller and Kemperman’s Identity.
数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Fluctuation Theory
In this section $X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n}, \ldots$ are i.i.d. r.v.s.
Theorem $3.3$ If $E\left|X_{i}\right|<\infty$, then $$ \begin{aligned} P[N(b)&<\infty]=1 \text { if } E X_{i} \leq 0 \ &<1 \text { if } E X_{i}>0
\end{aligned}
$$
For Proof see Chung and Fuchs (1951) and Chung and Ornstein (1962), Memoirs of American Math. Society.
Definition 3.2 If $S$ is uncountable, and $S_{n}=X_{1}+\ldots+X_{n}$ are Markov, $X_{i}$ ‘s being independent, then $x$ is called a possible value of the state space $S$ of the Markov chain if there exits an $n$ such that
$P\left[\left|S_{n}-x\right|<\delta\right]>0$ for all $\delta>0$. A state $x$ is called recurrent if $P\left[\left|S_{n}-X\right|<\delta\right.$ i.o. $]=1$ i.e. $S_{n} \varepsilon(x-\delta, x+\delta)$ i.o. with probability one.
We shall conclude this section by stating two very important and famous theorems whose proofs are beyond the scope of this book.
Theorem 3.4 (Chung and Fuchs)
Either every state is recurrent or no state is recurrent. (ref. Spitzer-Random Walk (1962)).
Theorem 3.5 (Chung and Ornstein)
If $E\left|X_{i}\right|<\infty$, then recurrent values exist iff $E\left(X_{i}\right)=0$.
随机过程统计代考
数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Wald’s Equation and Wald’s Identity
定理3.2(Wald 方程) 让\left{X_{i}\right}\left{X_{i}\right}是一个 iidrvs 序列和(ñ)<∞. 如果和|X1|<∞然后和(小号ñ)=(和X1)和ñ.
此外，如果σ2=曾是(X1)<∞， 然后和(小号ñ−ñμ)2=σ2和(ñ)， 在哪里μ=和(X1).
证明和(小号ñ)=∑n=1∞和(小号ñ∣ñ=n)磷[ñ=n]
=∑n=1∞∑一世=1n磷[ñ=n]和(X一世∣ñ=n)
=∑一世=1∞∑n=一世∞磷[ñ=n]和(X一世∣ñ=n)
（交换求和顺序）
|∑一世=1∞∑n=一世∞和(X一世∣ñ=n)磷(ñ=n)|≤∑一世=1∞∑n=一世∞和(|X一世|∣ñ=n)磷(ñ=n)
=和|X吨|和(ñ)<∞
（满足 Fubini 条件）
因此
和(小号ñ)=∑一世=1∞磷[ñ≥一世]和(X一世∣ñ≥一世)( 自从 ñ≥一世 取决于 X1,…,X一世−1 只要） =∑一世=1∞磷[ñ≥一世]和(X一世)=和(X一世)和(ñ).
让ñn=分钟(ñ,n). 现在让ñn→ñ单调地，从单调收敛定理得出
和ñn→和(ñ) 作为 n→∞
自从\left.\left{\left(S_{n}-n \mu\right)^{2}-n \sigma^{2}, S_{n}\right), n \geq 1\right}\left.\left{\left(S_{n}-n \mu\right)^{2}-n \sigma^{2}, S_{n}\right), n \geq 1\right}是鞅（证明它）。
我们可以应用可选抽样定理来获得（见附录四）
和(小号ñn−nμ)2=σ2和ñn
现在让米≥n. 由于鞅有正交增量，我们有（3.7）和（3.8），
和(小号ñ米−μñ米−(小号ñn−μñn))2=和(小号ñ米−μñ米)2−和(小号ñn−μñn)2 =σ2(和ñ米−和ñn)→0 作为 n,米→∞,
那是小号ñn−μñn收敛于大号2作为n→∞.
然而，既然我们已经知道小号ñn−μñn→小号ñ−μñ作为n→∞， 它遵循
和(小号ñn−μñn)2→和(小号ñ−μñ)2 作为 n→∞,
它与（3.7）和（3.8）一起完成了证明。
数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Wald’s fundamental identit
让X1,X2,…是 iidrvs小号n=X1+X2+…+Xn和ñ是停止规则。
让Fn(X)=磷[小号n≤X],F1(X)=F(X)=磷[X1≤X]和mgfX1是（谁）给的
φ(θ)=∫−∞∞和θXdF(X)<∞ 如果 φ(σ)<∞， 在哪里 σ=回覆(θ)我们还假设
φ(σ)<∞ 对所有人 σ,−b<σ<一个<∞,一个,b>0.
在这些条件下，磷[和X<1−d]>0和磷[和X>1+d]>0,d>0. φ(θ)有一个最小值θ=θ0≠0， 在哪里θ0是方程的根φ(θ)=1.
Wald’s Sequential Analysis 提出了所谓的 Wald 标识
和(和θ小号ñ/[φ(θ)]ñ)=1 为了 φ(θ)<∞ 和 |φ(θ)|≥1
实际上，由于 Miller 和 Kemperman (1961)，我们将证明随机游走中更一般的定理。
定义F_{n}(x)=P\left[S_{n} \leq x ; N \geq n\right], N=\min \left{n \mid S_{n} \notin(-b, a), 0<a, b<\infty\right}F_{n}(x)=P\left[S_{n} \leq x ; N \geq n\right], N=\min \left{n \mid S_{n} \notin(-b, a), 0<a, b<\infty\right}和系列F(和,θ)=∑n=0∞和n∫−b一个和θXdFn(X).
然后
和(和θ小号ñ和ñ)=1+[和φ(θ)−1]F(和,θ) 对所有人 θ
这被称为米勒和肯珀曼的身份。
数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Fluctuation Theory
在这个部分X1,X2,…,Xn,…是 iidrvs
定理3.3如果和|X一世|<∞， 然后
磷[ñ(b)<∞]=1 如果 和X一世≤0 <1 如果 和X一世>0
证明见 Chung and Fuchs (1951) 和 Chung and Ornstein (1962), Memoirs of American Math。社会。
定义 3.2 如果小号是不可数的，并且小号n=X1+…+Xn是马尔可夫，X一世是独立的，那么X称为状态空间的可能值小号如果存在马尔可夫链n这样
磷[|小号n−X|<d]>0对所有人d>0. 一个状态X称为循环如果磷[|小号n−X|<dio]=1IE小号ne(X−d,X+d)io 概率为 1。
我们将通过陈述两个非常重要且著名的定理来结束本节，它们的证明超出了本书的范围。
定理 3.4（Chung 和 Fuchs）
要么每个状态都是循环的，要么没有状态是循环的。（参考斯皮策随机游走（1962））。
定理 3.5（Chung 和 Ornstein）
如果和|X一世|<∞，则当且存在重复值和(X一世)=0.
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。