统计代写|随机过程代写stochastic process代考|IE2084
如果你也在 怎样代写随机过程Stochastic Porcesses 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。随机过程Stochastic Porcesses是指一个系统在特定的时间有观测值，结果，即每次的观测值是一个随机变量。
随机过程Stochastic Porcesses在是由一些数学集合索引的随机变量的集合。每个概率和随机过程都与集合中的一个元素唯一地相关联。索引集是用来索引随机变量的集合。索引集传统上是实数的子集，例如自然数，这为索引集提供了时间解释。
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统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Probability distribution
It may be seen that the probability distribution of $X_r, X_{r+1}, \ldots, X_{r+n}$ can be computed in terms of the transition probabilities $p_{j k}$ and the initial distribution of $X_r$. Suppose, for simplicity, that $r=0$, then
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}\left{X_0\right. & \left.=a, X_1=b, \ldots, X_{n-2}=i, X_{n-1}=j, X_n=k\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_n=k \mid X_{n-1}=j, \cdots, X_0=a\right} \operatorname{Pr}\left{X_{n-1}=j, \cdots, X_0=a\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_n=k \mid X_{n-1}=j\right} \operatorname{Pr}\left{X_{n-1}=j \mid X_{n-2}=i\right} \operatorname{Pr}\left{X_{n-2}=i, \cdots, X_0=a\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_n=k \mid X_{n-1}=j\right} \operatorname{Pr}\left{X_{n-1}=j \mid X_{n-2}=i\right} \cdots \operatorname{Pr}\left{X_1=b \mid X_0=a\right} \operatorname{Pr}\left{X_0=a\right} \
& =\left{\operatorname{Pr}\left(X_0=a\right)\right} p_{a b} \cdots p_{i j} p_{j k} .
\end{aligned}
$$
Thus,
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}\left{X_r\right. & \left.=a, X_{r+1}=b, \ldots, X_{r+n-2}=i, X_{r+n-1}=j, X_{r+n}=k\right} \
& =\left{\operatorname{Pr}\left(X_r=a\right)\right} p_{a b} \ldots p_{i j} p_{j k} .
\end{aligned}
$$
Example 1(g). Let $\left{X_n, n \geq 0\right}$ be a Markov chain with three states $0,1,2$ and with transition matrix
$$
\left(\begin{array}{ccc}
3 / 4 & 1 / 4 & 0 \
1 / 4 & 1 / 2 & 1 / 4 \
0 & 3 / 4 & 1 / 4
\end{array}\right)
$$
and the initial distribution $\operatorname{Pr}\left{X_0=i\right}=\frac{1}{3}, i=0,1,2$.
We have
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{Pr}\left{X_1=1 \mid X_0=2\right}=\frac{3}{4} \
& \operatorname{Pr}\left{X_2=2 \mid X_1=1\right}=\frac{1}{4} \
& \operatorname{Pr}\left{X_2=2, X_1=1 \mid X_0=2\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_2=2 \mid X_1=1\right} \operatorname{Pr}\left{X_1=1 \mid X_0=2\right}=\frac{1}{4} \cdot \frac{3}{4}=\frac{3}{16}
\end{aligned}
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}\left{X_2\right. & \left.=2, X_1=1, X_0=2\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_2=2, X_1=1 \mid X_0=2\right} \operatorname{Pr}\left{X_0=2\right}=\frac{3}{16} \cdot \frac{1}{3}=\frac{1}{16} \
\operatorname{Pr}\left{X_3\right. & \left.=1, X_2=2, X_1=1, X_0=2\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_3=1 \mid X_2=2, X_1=1, X_0=2\right} \times \operatorname{Pr}\left{X_2=2, X_1=1, X_0=2\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_3=1 \mid X_2=2\right}\left(\frac{1}{16}\right)=\frac{3}{4} \cdot \frac{1}{16}=\frac{3}{64} .
\end{aligned}
统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Strong Markov property
Stopping time for a sequence of r.v.’s $\left{X_n\right}$ is a random variable (see Sec. 6.4.1).
Let $N$ be a stopping time for a Markov chain $\left{X_n, n>0\right}$ and let $A$ and $B$ to two events (relating to $X_n$ and happening) prior and posterior respectively to $N$. Then
$$
\operatorname{Pr}\left{B \mid X_N=i, A\right}=\operatorname{Pr}\left{B \mid X_N=i\right} .
$$
This is called the strong Markov property. It shows that if $N$ is a stopping time for a Markov chain $\left{X_n, n>0\right}$, then the evolution of the chain starts afresh from the state reached at time $N$.
Strong Markov property is implied by the Markov property; both the properties are equivalent when $N$ is constant (a degenerate r.v.).
Every discrete time Markov chain $\left{X_n, n \geq 0\right}$ possesses the strong Markov property.
Definition. A Markov chain $\left{X_n\right}$ is said to be of order $s(s=1,2,3, \ldots)$, if, for all $n$,
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}\left{X_n\right. & \left.=k \mid X_{n-1}=j, X_{n-2}=j_1, \ldots, X_{n-s}=j_{s-1}, \ldots\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_n=k \mid X_{n-1}=j, \ldots, X_{n-s}=j_{s-1}\right} .
\end{aligned}
$$
whenever the 1.h.s. is defined.
A Markov chain $\left{X_n\right}$ is said to be of order one (or simply a Markov chain) if
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}\left{X_n\right. & \left.=k \mid X_{n-1}=j, X_{n-2}=j_1, \ldots\right}=\operatorname{Pr}\left{X_n=k \mid X_{n-1}=j\right} \
& =p_{j k} .
\end{aligned}
$$
whenever $\operatorname{Pr}\left{X_{n-1}=j, X_{n-2}=j_1, \ldots\right}>0$.
Unless explicitly stated otherwise, we shall mean by Markov chain, a chain of order one, to which we shall mostly confine ourselves here. A chain is said to be of order zero if $p_{j k}=p_k$ for all $j$. This implies independence of $X_n$ and $X_{n-1}$. For example, for the Bernoulli coin tossing experiment, the t.p.m. is $\left(\begin{array}{ll}q & p \ q & p\end{array}\right)=\left(\begin{array}{l}1 \ 1\end{array}\right)(q, p)=\mathbf{e}(q, p)$.
Denote the state that a day is rainy by 1 and that a day is not rainy by 0 .
Let (1.5) hold for $s=2$ and let
$p_{i j k}=\operatorname{Pr}{$ actual day is in state $k \mid$ the preceding day was in state $j$, the day before the preceding was in state $i}, i, j, k=0,1$.
We then have a Markov chain of order two. Note that the matrix $\left(p_{i j k}\right)$ is not a stochastic matrix. It is a $(4 \times 2)$ matrix and not a square matrix.
Let (1.5) hold for $s=1$ and let
$p_{j k}=\operatorname{Pr}{$ actual day is in state $k \mid$ preceding day was in state $j}$. We then have a Markov chain (i.e. a chain of order one) with t.p.m. $\left(p_{j k}\right), j, k=0,1$.
随机过程代考
统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Probability distribution
可以看出，$X_r, X_{r+1}, \ldots, X_{r+n}$的概率分布可以用过渡概率$p_{j k}$和$X_r$的初始分布来计算。为简单起见，假设是$r=0$
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}\left{X_0\right. & \left.=a, X_1=b, \ldots, X_{n-2}=i, X_{n-1}=j, X_n=k\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_n=k \mid X_{n-1}=j, \cdots, X_0=a\right} \operatorname{Pr}\left{X_{n-1}=j, \cdots, X_0=a\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_n=k \mid X_{n-1}=j\right} \operatorname{Pr}\left{X_{n-1}=j \mid X_{n-2}=i\right} \operatorname{Pr}\left{X_{n-2}=i, \cdots, X_0=a\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_n=k \mid X_{n-1}=j\right} \operatorname{Pr}\left{X_{n-1}=j \mid X_{n-2}=i\right} \cdots \operatorname{Pr}\left{X_1=b \mid X_0=a\right} \operatorname{Pr}\left{X_0=a\right} \
& =\left{\operatorname{Pr}\left(X_0=a\right)\right} p_{a b} \cdots p_{i j} p_{j k} .
\end{aligned}
$$
因此，
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}\left{X_r\right. & \left.=a, X_{r+1}=b, \ldots, X_{r+n-2}=i, X_{r+n-1}=j, X_{r+n}=k\right} \
& =\left{\operatorname{Pr}\left(X_r=a\right)\right} p_{a b} \ldots p_{i j} p_{j k} .
\end{aligned}
$$
例1(g)。设$\left{X_n, n \geq 0\right}$为具有三态$0,1,2$和转移矩阵的马尔可夫链
$$
\left(\begin{array}{ccc}
3 / 4 & 1 / 4 & 0 \
1 / 4 & 1 / 2 & 1 / 4 \
0 & 3 / 4 & 1 / 4
\end{array}\right)
$$
初始分布$\operatorname{Pr}\left{X_0=i\right}=\frac{1}{3}, i=0,1,2$。
我们有
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{Pr}\left{X_1=1 \mid X_0=2\right}=\frac{3}{4} \
& \operatorname{Pr}\left{X_2=2 \mid X_1=1\right}=\frac{1}{4} \
& \operatorname{Pr}\left{X_2=2, X_1=1 \mid X_0=2\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_2=2 \mid X_1=1\right} \operatorname{Pr}\left{X_1=1 \mid X_0=2\right}=\frac{1}{4} \cdot \frac{3}{4}=\frac{3}{16}
\end{aligned}
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}\left{X_2\right. & \left.=2, X_1=1, X_0=2\right} \＆ =\operatorname{Pr}\left{X_2=2, X_1=1 \mid X_0=2\right} \operatorname{Pr}\left{X_0=2\right}＝\frac{3}{16} \cdot \frac{1}{3}＝\frac{1}{16} \operatorname{Pr}\left{X_3\right. & \left.=1, X_2=2, X_1=1, X_0=2\right} \＆ =\operatorname{Pr}\left{X_3=1 \mid X_2=2, X_1=1, X_0=2\right} \times \operatorname{Pr}\left{X_2=2, X_1=1, X_0=2\right} \＆ =\operatorname{Pr}\left{X_3=1 \mid X_2=2\right}\left（\frac{1}{16}\right）=\frac{3}{4} \cdot \frac{1}{16}＝\frac{3}{64} ．
\end{aligned}
统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Strong Markov property
rv序列的停止时间。的$\left{X_n\right}$是一个随机变量(见第6.4.1节)。
设$N$为马尔可夫链$\left{X_n, n>0\right}$的停止时间，并设$A$和$B$分别表示两个事件(与$X_n$和正在发生的事件有关)在$N$之前和之后。然后
$$
\operatorname{Pr}\left{B \mid X_N=i, A\right}=\operatorname{Pr}\left{B \mid X_N=i\right} .
$$
这被称为强马尔可夫性质。它表明，如果$N$是马尔可夫链$\left{X_n, n>0\right}$的停止时间，则该链的进化从时间$N$所达到的状态重新开始。
强马尔可夫性质由马尔可夫性质隐含;当$N$为常数时，这两个属性是等价的(简并的r.v.)。
每一个离散时间马尔可夫链$\left{X_n, n \geq 0\right}$都具有强马尔可夫性。
定义。一个马尔可夫链$\left{X_n\right}$的阶为$s(s=1,2,3, \ldots)$，如果对于所有$n$，
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}\left{X_n\right. & \left.=k \mid X_{n-1}=j, X_{n-2}=j_1, \ldots, X_{n-s}=j_{s-1}, \ldots\right} \
& =\operatorname{Pr}\left{X_n=k \mid X_{n-1}=j, \ldots, X_{n-s}=j_{s-1}\right} .
\end{aligned}
$$
每当1。h。s。已定义。
一个马尔可夫链$\left{X_n\right}$被认为是一阶(或简单的马尔可夫链)，如果
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}\left{X_n\right. & \left.=k \mid X_{n-1}=j, X_{n-2}=j_1, \ldots\right}=\operatorname{Pr}\left{X_n=k \mid X_{n-1}=j\right} \
& =p_{j k} .
\end{aligned}
$$
每当$\operatorname{Pr}\left{X_{n-1}=j, X_{n-2}=j_1, \ldots\right}>0$。
除非另有明确说明，我们所说的马尔可夫链是指一阶的链，我们在这里主要限于此。如果$p_{j k}=p_k$对于所有的$j$链都是0阶。这意味着$X_n$和$X_{n-1}$的独立性。例如，在伯努利抛硬币实验中，t.p.m.是$\left(\begin{array}{ll}q & p \ q & p\end{array}\right)=\left(\begin{array}{l}1 \ 1\end{array}\right)(q, p)=\mathbf{e}(q, p)$。
表示某天下雨的状态为1，某天不下雨的状态为0。
Let (1.5) hold for $s=2$, Let
$p_{i j k}=\operatorname{Pr}{$实际日期为状态$k \mid$前一天为状态$j$，前一天为状态$i}, i, j, k=0,1$。
然后我们有一个二阶马尔可夫链。注意，矩阵$\left(p_{i j k}\right)$不是一个随机矩阵。它是一个$(4 \times 2)$矩阵而不是一个方阵。
Let (1.5) hold for $s=1$, Let
$p_{j k}=\operatorname{Pr}{$实际日期为$k \mid$前一天为$j}$。然后我们有一个带有t.p.m. $\left(p_{j k}\right), j, k=0,1$的马尔可夫链(即一阶链)。
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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。
