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m7

2022-05-28 00:00:37  阅读:159  来源: 互联网

标签:函数 样本 马尔科夫 m7 随机 随机变量 齐性


1、随机过程数学知识

形式:样本空间={样本点1、样本点2...样本点n},事件A={样本点1,样本点3}

 概率空间:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 随机向量:多维随机向量

随机过程比如股票价格,每个时间点是一个随机变量,有时间和状态,可以分类:

 

 

 固定状态,得到的随机过程的一次实现

离散型随机变量的期望:

 

 

 连续的期望:

 

连续型随机变量的卷积公式可用于计算X+Y的分布函数,积分变量是 s ,即下图中U的分布函数: 

 

 

也可以用于计算X+Y的概率密度函数:

 

 

 

 

 

 X=0,1,2,3..,则

 

 X=0,1,2,3..,则概率母函数(下面的导数是对 s 求导):

 

 

 

 

 

 连续型随机变量X,定义矩母函数及其性质:

 

 

 【马尔科夫链】

转移概率:

 

 

 去掉后面的Xn-1...就满足了马尔科夫性

时齐性:转移概率与时间无关

 

 

目前只学习满足马尔科夫性和时齐性的马尔科夫链

 

标签:函数,样本,马尔科夫,m7,随机,随机变量,齐性
来源: https://www.cnblogs.com/pjishu/p/16319505.html

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