统计代写|应用随机过程代写Stochastic process代考|STAT342

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随机过程被定义为随机变量X={Xt:t∈T}的集合,定义在一个共同的概率空间上,时期内的控制和状态轨迹,以使性能指数最小化的过程。

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|应用随机过程代写Stochastic process代考|STAT342

统计代写|应用随机过程代写Stochastic process代考|Notion of Stochastic Processes

Loosely speaking, the mathematical description of a random phenomenon as it changes in time is a stochastic process. Since the last century there has been greater realisation that stochastic (or non-deterministic) models are more realistic than deterministic models in many situations. Observations taken at different time points rather than those taken at a fixed period of time began to draw the attention of scientists. The physicists and communication engineers played a leading role in the development of dynamic indeterminism. Many a phenomenon occurring in physical and life sciences are studied not only as a random phenomenon but also as one changing with time or space. Similar considerations are also made in other areas such as social sciences, economics and management sciences, and so on. The scope of applications of stochastic processes which are functions of time or space or both is ever increasing.

A stochastic process is a family of random variables $\left{X_{t}\right}$, where $t$ takes values in the index set $T$ (sometimes called a parameter set or a time set).
The values of $X$, are called the state space and will be denoted by $S$.
If $T$ is countable then the stochastic process is called a stochastic sequence (or discrete parameter stochastic process). If $S$ is countable then the stochastic process is called a discrete state (space) process.

If $S$ is a subset of the real line the stochastic process is called a real valued process.
If $T$ takes continuously uncountable number of values like $(0, \infty)$ or $(-\infty, \infty)$ the stochastic process is called a continuous time process. To emphasize its dependence on $t$ and sample point $w$, we shall denote the stochastic process by $X(t, w), t \in T, w \in \Omega$ i.e. for each $w \in \Omega, X_{t}=X(t$,
w) is a function of $t$.
This graph is known as the “typical sample function” or “realization of the stochastic process” $X(t, w)$.

统计代写|应用随机过程代写Stochastic process代考|Different Types of Stochastic Processes

Following are the most important types of stochastic processes we come across:

  1. Independent stochastic sequence (Discrete time process)
    $T=\lfloor 1,2,3, \ldots]$ and $\left{X_{t}, t \in T\right}$ are independent random variables.
  2. Renewal process (Discrete time process)
    Here $T=[0,1,2,3, \ldots], S=[0, \infty]$.
    If $X_{n}$ are i.i.d. non-negative random variables and $S_{n}=X_{1}+\ldots+X_{n}$ then $\left{S_{n}\right}$ forms a discrete time (renewal process).
  3. Independent increment process (Continuous time process)
    $T=\left[t_{0}, \infty\right}$, where $t_{0}$ be any real number $(+$ or $-)$. For every
    $$
    t_{0}<t_{1}<\ldots<t_{n}, t_{i} \in T, i=1,2, \ldots, n
    $$
    if $X_{t_{0}}, X_{t_{1}}-X_{t_{0}}, X_{t_{2}}-X_{t_{1}}, \ldots, X_{t_{n}}-X_{t_{n-1}}$ are independent for all possible choices of $(1.1)$, then the stochastic process $\left{X_{t}, t \in T\right}$ is called independent increment stochastic process.
  4. Markov process
    $$
    \text { If } \begin{aligned}
    P\left[X_{t_{n+1}} \in A \mid X_{t_{n}}=a_{n}\right.&\left., X_{t_{n-1}}=a_{n-1}, \ldots, X_{t_{0}}=a_{0}\right] \
    &=P\left[X_{t_{n+1}} \in A \mid X_{t_{n}}=a_{n}\right] \text { holds for all choices of } \
    t_{0}<t_{1}<t_{2} &<\ldots<t_{n+1}, t_{i} \in T \cdot i=0,1,2, \ldots, n+1
    \end{aligned}
    $$
    and $A \in D$, the Borel field of the state space $S$, then $\left{X_{t}, t \in T\right}$ is called a Markov process.
  5. Martingale or fair game process
    If
    $$
    E\left[X_{t_{n+1}} \mid X_{t_{n}}=a_{n}, X_{t_{n-1}}=a_{n-1}, \ldots, X_{t_{0}}=a_{0}\right]=a_{n}
    $$
    i.e. $E\left[X_{t_{n+1}} \mid X_{t_{n}}, \ldots, X_{t_{0}}\right]=X_{t_{n}}$ a.s. for all choices of the partition (1.1), then $\left{X_{t}, t \in T\right}$ is called a Martingale process.
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随机过程代写

统计代写|应用随机过程代写Stochastic process代考|Notion of Stochastic Processes

粗略地说,随时间变化的随机现象的数学描述是一个随机过程。自上个世纪以来,人们更多地认识到随机(或非确 定性) 模型在许多情况下比确定性模型更现实。在不同时间点进行的观察,而不是在固定时间段进行的观察开始引 起科学家的注意。物理学家和通信工程师在动态非决定论的发展中发挥了主导作用。物理和生命科学中发生的许多 现象不仅被研究为随机现象,而且被研究为随时间或空间变化的现象。在社会科学、经济和管理科学等其他领域也 有类似的考虑。
随机过程是一系列随机变量 lleft {X_{t}\right } } \text { , 在挪里 } t \text { 取索引集中的值 } T \text { (有时称为参数集或时间集)。 }
的价值观 $X$, 称为状态空间,记为 $S$.
如果 $T$ 是可数的,则随机过程称为随机序列(或离散参数随机过程)。如果 $S$ 是可数的,则该随机过程称为离散状 态 (空间) 过程。
如果 $S$ 是实线的子集,随机过程称为实值过程。
如果 $T$ 连续获取无数个值,例如 $(0, \infty)$ 或者 $(-\infty, \infty)$ 随机过程称为连续时间过程。强调它的依赖和采样点 $w$ , 我们将随机过程表示为 $X(t, w), t \in T, w \in \Omega$ 即对于每个 $w \in \Omega, X_{t}=X(t$,
w) 是一个函数 $t .$
该图被称为”典型样本函数”或“随机过程的实现” $X(t, w)$.

统计代写|应用随机过程代写Stochastic process代考|Different Types of Stochastic Processes

以下是我们遇到的最重要的随机过程类型:

  1. 独立随机序列 (离散时间过程)
    $T=\lfloor 1,2,3, \ldots]$ 和 lleft{X_{t}, t lin T\right } } \text { 是独立的随机变量。 }
  2. 续订过程 (离散时间过程)
    这里 $T=[0,1,2,3, \ldots], S=[0, \infty]$.
    如果 $X_{n}$ 是 iid 非负随机变量和 $S_{n}=X_{1}+\ldots+X_{n} \mathrm{~ 然 㕿 业 掞 t ⿱}$ 程)。
  3. 独立增量过程 (Continuous time process)
    $\mathrm{T}=|$ left[t_{0}, \inftylright $}$ , 在哪里 $t_{0}$ 是任何实数( (+或者一). 对于每一个
    $$
    t_{0}<t_{1}<\ldots<t_{n}, t_{i} \in T, i=1,2, \ldots, n
    $$
    如果 $X_{t_{0}}, X_{t_{1}}-X_{t_{0}}, X_{t_{2}}-X_{t_{1}}, \ldots, X_{t_{n}}-X_{t_{n-1}}$ 对于所有可能的选择都是独立的(1.1),然后是随机 过程
  4. 马尔科夫过程
    If $P\left[X_{t_{n+1}} \in A \mid X_{t_{n}}=a_{n}, X_{t_{n-1}}=a_{n-1}, \ldots, X_{t_{0}}=a_{0}\right] \quad=P\left[X_{t_{n+1}} \in A \mid X_{t_{n}}=a_{n}\right]$ holds
    和 $A \in D$ ,状态空间的 Borel 场 $S$ ,然后冒ft $\left{X_{-}{t}, t\right.$ in TYight $} \mathrm{~ ⿰}$
  5. 鞅或公平博亦过程
    If
    $$
    E\left[X_{t_{n+1}} \mid X_{t_{n}}=a_{n}, X_{t_{n-1}}=a_{n-1}, \ldots, X_{t_{0}}=a_{0}\right]=a_{n}
    $$
    IE $E\left[X_{t_{n+1}} \mid X_{t_{n}}, \ldots, X_{t_{0}}\right]=X_{t_{n}} \mathrm{~ 至 于 分 区 ~ ( 1 . 1 ) ~ 的 所 有 选 择 , 那 么 攵 程 ⿰ { X _ { t } , ~ t i n ~ T V r i g h t } ~ ⿰ ⿱}$ 程。
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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。

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