lez 1_ processi stocastici

More documents

Recommendations

Info

Esempio The first order autoregressive process given by the equation Xt = aXti + b + t where a and b are constant, with -1
Proprietà dei Processi Markoviani Una importante proprietà dei processi stocastici è la Proprietà Markoviana Tale proprietà assicura che la distribuzione di probabilità per tutti i possibili valori futuri del processo dipende solo dal loro valore corrente non dai valori passati o da altre informazioni correnti P( X t+1 = i t+1 | X t = i t , X t-1 = i t-1 , …, X 1 = i 1 , X 0 = i 0 ) = P( X t+1 = i t+1 | X t = i t ) I processi stocastici che soddisfano questa proprietà sono detti Processi di Markov E. Messina Metodi Computazionali 13 Catene di Markov Un processo stocastico a tempi discreti è una catena di Markov se, per t = 1, 2, 3, … e per tutti gli stati, si ha che: P( X t+1 = j | X t = i , X t-1 = i t-1 , …, X 1 = i 1 , X 0 = i 0 ) = P( X t+1 = j| X t = i ) Se P(X 0 = i) = q i q = [q 1 … q i … q n ] distribuzione probabilità iniziale E. Messina Metodi Computazionali
Page 1 and 2: Metodi Computazionali Enza Messina
Page 3 and 4: Tempo e Incertezza Modelli statici
Page 5: Esempio Random Walk discrete-time,
Page 9 and 10: Rappresentazione grafica Una matric
Page 11 and 12: Probabilità di transizione a n-pas
Page 13 and 14: Equazioni Chapman-Kolmogorov { X =
Page 15 and 16: Classificazione degli stati Un insi
Page 17 and 18: Esempio (catena ergodica) Una caten
Page 19 and 20: Esempio (Steady State) P= 0.90 0.10
Page 21 and 22: Passaggio Intermedio Numero di tran
Page 23 and 24: Matrice di transizione La matrice d
Page 25 and 26: Probabilità d’assorbimento 2. Se
Page 27 and 28: Esempio: The Drunkard’s walk Quan
Page 29 and 30: Solving the Academic Life The expe
Page 31 and 32: Example of Rating Transition Matrix
Page 33 and 34: Markov Chains Theorem: Under certa
Page 35: Add-ins Excel Per la risoluzione de

lez 1_ processi stocastici

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?