Domande taggate «random-walk»

Un processo stocastico che descrive un percorso derivante da una successione di passaggi casuali.

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Camminata casuale sui bordi di un cubo
Una formica viene posizionata in un angolo di un cubo e non può muoversi. Un ragno inizia dall'angolo opposto e può muoversi lungo i bordi del cubo in qualsiasi direzione con uguale probabilità . In media, di quanti passi avrà bisogno il ragno per arrivare alla formica?(x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)1/31/31/3 (Non si tratta …
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Perché le passeggiate casuali sono intercorrelate?
Ho osservato che, in media, il valore assoluto del coefficiente di correlazione di Pearson è una costante vicina a qualsiasi coppia di camminate casuali indipendenti, indipendentemente dalla lunghezza della camminata.0.560.42 Qualcuno può spiegare questo fenomeno? Mi aspettavo che le correlazioni diminuissero con l'aumentare della lunghezza della camminata, come con qualsiasi …
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MCMC su uno spazio di parametri limitato?
Sto cercando di applicare MCMC su un problema, ma i miei priori (nel mio caso sono α∈[0,1],β∈[0,1]α∈[0,1],β∈[0,1]\alpha\in[0,1],\beta\in[0,1] )) sono limitati a un'area? Posso usare MCMC normale e ignorare i campioni che non rientrano nella zona soggetta a restrizioni (che nel mio caso è [0,1] ^ 2), ovvero riutilizzare la funzione …
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Camminata casuale con slancio
Considera una camminata casuale intera che inizia da 0 con le seguenti condizioni: Il primo passo è più o meno 1, con uguale probabilità. Ogni passaggio futuro è: il 60% ha probabilità di essere nella stessa direzione del passaggio precedente, il 40% ha probabilità di essere nella direzione opposta Che …
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Che cosa significa dire che un evento "accade alla fine"?
Considera una passeggiata casuale a 1 dimensione sugli interi con stato iniziale :ZZ\mathbb{Z}x∈Zx∈Zx\in\mathbb{Z} Sn=x+∑i=1nξiSn=x+∑i=1nξi\begin{equation} S_n=x+\sum^n_{i=1}\xi_i \end{equation} dove gli incrementi sono IID tali che .ξiξi\xi_iP{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P\{\xi_i=1\}=P\{\xi_i=-1\}=\frac{1}{2} Si può dimostrare che (1) Px{Sn reaches +1 eventually}=1Px{Sn reaches +1 eventually}=1\begin{equation} P^x{\{S_n \text{ reaches +1 eventually}\}} = 1 \end{equation} dove il pedice indica la posizione …
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Calcolo della distribuzione cumulativa del massimo drawdown della camminata casuale con deriva
X0=0,Xi+1=Xi+Yi+1X0=0,Xi+1=Xi+Yi+1X_0 = 0, X_{i+1} = X_i + Y_{i+1}Yi∼N(μ,1)Yi∼N(μ,1)Y_i \sim \mathcal{N}(\mu,1)nnnmax0≤i≤j≤n(Xi−Xj)max0≤i≤j≤n(Xi−Xj)\max_{0 \le i \le j \le n} (X_i - X_j)fornisce la distribuzione per il massimo drawdown di un moto browniano con deriva. L'espressione implica una somma infinita che include alcuni termini definiti solo implicitamente. Ho problemi a scrivere un'implementazione che converge. …
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