如果你也在 怎样代写随机过程Stochastic Porcesses MA546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在概率论和相关领域，是一个数学对象，通常被定义为一个随机变量系列。随机过程被广泛用作系统和现象的数学模型，这些系统和现象似乎以随机的方式变化。这方面的例子包括细菌种群的生长，由于热噪声而波动的电流，或气体分子的运动。随机过程在许多学科中都有应用，如生物学、化学、生态学、 神经科学、 物理学、图像处理、信号处理、控制理论、信息理论、计算机科学、密码学和电信。 此外，金融市场中看似随机的变化也促使人们在金融领域广泛使用随机过程。
随机过程Stochastic Porcesses应用和对现象的研究反过来又激发了新的随机过程的提出。这类随机过程的例子包括维纳过程或布朗运动过程，路易-巴舍利耶用来研究巴黎证券交易所的价格变化，以及A.K.埃朗用来研究一定时期内发生的电话数量的泊松过程。 这两个随机过程被认为是随机过程理论中最重要和最核心的，并且在巴切莱特和埃朗之前和之后，在不同的环境和国家中被反复和独立地发现了。
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数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Inference for the chain parameters
Inference for the transition probabilities can then proceed as in Chapter 3. Assuming a known initial state and a matrix beta prior distribution as outlined in Section 3.3.2. then the posterior distribution is also matrix beta from (3.4). The case of an unknown initial state can also be dealt with the methods of Section 3.3.6. A natural conjugate prior for the permanence rates is also available. If we assume that the rates have independent gamma prior distributions, $v_i \sim \mathrm{Ga}\left(a_i, b_i\right)$, for $i=1, \ldots, K$, then combining prior and likelihood, we see that $v_i \mid$ data $\sim \mathrm{Ga}\left(a_i+n_i, b_i+T_i\right)$ for $i=1, \ldots, K$.
Given the above posteriors, we may provide inference about the intensity matrix, which will be of relevance later on, as follows:
- When the posterior distributions are sufficiently concentrated, we could summarize them through the posterior modes, $\hat{v}i$ and $\hat{p}{i j}$, to estimate $\hat{r}{i j}=\hat{v}_i \hat{p}{i j}, i \neq j$. For $i=j$, we set $\hat{r}{i i}=-\hat{v}_i, i=1, \ldots, m$. For example, for the Dirichlet-multinomial model it would be, $$ \hat{v}_i=\frac{\alpha_i+n_i-1}{\beta_i+\sum{j=1}^{n_i} t_{i j}} ; \hat{p}{i j}=\frac{\delta{i j}+n_{i j}-1}{\sum_{l \neq i}\left(n_{i l}+\delta_{i l}\right)-k+1} ; \hat{r}{i j}=\hat{v}_i \hat{p}{i j}, \hat{r}_{i i}=-\hat{v}_i .
$$ - Otherwise, we would use posterior samples $\left{v^\eta\right}_{\eta=1}^N$ and $\left{\mathbf{P}^\eta\right}_{\eta=1}^N$, to obtain samples from the posterior $\left{r_{i j}^\eta=v_i^\eta p_{i j}^\eta\right}_{\eta=1}^N, i \neq j$. For $i=j$, we would use the posterior sample $\left{r_{i i}^\eta=-v_i^\eta\right}_{\eta=1}^N, i=1, \ldots, k$. We may then summarize all samples appropriately, through, for example, their sample means $\frac{1}{N} \sum_{\eta=1}^N r_{i j}^\eta, \forall i, j$.
数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Forecasting short-term behavior
Here, we shall consider forecasting the short-term behavior of a CTMC. This can be based on the solution of the system of differential equations described in (4.2), which characterize short-term behavior, when parameters $\mathbf{P}$ and $\boldsymbol{v}$ are fixed. However, we need to take into account the uncertainty about parameters to estimate the predictive matrix of transition probabilities $\mathbf{P}(t) \mid$ data. Various options can be considered.
First, when the posterior distributions of $\mathbf{P}$ and $v$ are sufficiently concentrated, we could summarize them through the posterior modes, $\hat{\boldsymbol{v}}$ and $\hat{\mathrm{P}}$, so that, assuming $\boldsymbol{\Lambda}(\hat{\mathbf{P}}, \hat{\mathbf{v}})$ is diagonalizable with $K$ different eigenvalues, we can estimate $\mathrm{P}(t) \mid$ data through
$$
\boldsymbol{S}(\hat{\mathbf{P}}, \hat{\mathbf{v}})\left(\begin{array}{cccc}
\exp \left(\lambda_1(\hat{\mathrm{P}}, \hat{\mathbf{v}}) t\right) & 0 & \ldots & 0 \
0 & \exp \left(\lambda_2(\hat{\mathbf{P}}, \hat{\mathbf{v}}) t\right) & \ldots & 0 \
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
0 & 0 & \ldots & \exp \left(\lambda_k(\hat{\mathbf{P}}, \hat{\mathbf{v}}) t\right)
\end{array}\right) \boldsymbol{S}(\hat{\mathbf{P}}, \hat{\boldsymbol{v}})^{-1}
$$
More generally, we could obtain Monte Carlo samples, $\boldsymbol{v}^{(s)}, \mathbf{P}^{(s)}$, for $s=1, \ldots, S$. Then, for each $s$, solve the corresponding decomposition. This would provide us with a sample $\mathbf{P}(t)^{(s)}$, which might be summarized according to, for example, the sample mean, $\frac{1}{s} \sum_s \mathbf{P}(t)^{(s)}$.
随机过程代写
数学代写|随机过程代写STOCHASTIC PORCESSES代 考|INFERENCE FOR THE CHAIN PARAMETERS
然后可以按照第 3 章中的步骤推断转移概率。假设已知初始状态和矩阵 beta 先验分布，如第 3.3.2 节所述。那么后验分布也是来自 $3.4$. 初始状态末 知的情况也可以用 3.3.6 节的方法处理。永久率先验自然共轭也可用。如果我们假设利率具有独立的伽玛先验分布， $v_i \sim \mathrm{Ga}\left(a_i, b_i\right)$ ，为了 $i=1, \ldots, K$ ，然后结合先验和似然，我们看到 $v_i \mid$ 数据 $\mathrm{Ga}\left(a_i+n_i, b_i+T_i\right)$ 为了 $i=1, \ldots, K$.
鉴于上述后验，我们可以提供关于强度矩阵的推论，这将在后面产生相关性，如下所示:
- 当后验分布足够集中时，我们可以通过后验模式来总结它们， $i$ 和 $\hat{p} i j$, 估计 $\hat{r} i j=\hat{v}i \hat{p} i j, i \neq j$. 为了 $i=j$ ，我们设置 $\hat{r} i i=-\hat{v}_i, i=1, \ldots, m$. 例如，对于狄利克雷多项式模型，它将是， $$ \hat{v}_i=\frac{\alpha_i+n_i-1}{\beta_i+\sum j=1^{n_i} t{i j}} ; \hat{p} i j=\frac{\delta i j+n_{i j}-1}{\sum_{l \neq i}\left(n_{i l}+\delta_{i l}\right)-k+1} ; \hat{r} i j=\hat{v}i \hat{p} i j, \hat{r}{i i}=-\hat{v}i . $$ 然后我们可以适当地总结所有样本，例如，通过它们的样本均值 $\frac{1}{N} \sum{\eta=1}^N r_{i j}^\eta, \forall i, j$.
数学代写|随机过程代写STOCHASTIC PORCESSES代 考|FORECASTING SHORT-TERM BEHAVIOR
在这里，我们将考虑预测 CTMC 的短期行为。这可以基于中描述的微分方程组的解 $4.2$ ，它表征短期行为，当参数 $\mathrm{P}$ 和 $v$ 是固定的。然而，我们需要 考虑参数的不确定性来估计转移概率的预测矩阵 $\mathbf{P}(t)$ 数据。可以考虑各种选择。
首先，当后验分布 $\mathbf{P}$ 和 $v$ 足够集中，我们可以通过后验模式总结它们， $\hat{\boldsymbol{v}}$ 和 $\hat{\mathrm{P}}$, 所以,假设 $\boldsymbol{\Lambda}(\hat{\mathbf{P}}, \hat{\mathbf{v}})$ 可对角化 $K$ 不同的特征值，我们可以估计 $\mathrm{P}(t)$ 数 过
更一般地，我们可以获得蒙特卡罗样本， $\boldsymbol{v}^{(s)}, \mathbf{P}^{(s)}$ ，为了s $s=1, \ldots, S$.然后，对于每个 $s$,求解相应的分解。这将为我们提供样本 $\mathbf{P}(t)^{(s)}$ ，可以根 据例如样本均值进行总结， $\frac{1}{s} \sum_s \mathbf{P}(t)^{(s)}$ 。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。
