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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Stochastic Porcesses代考|Important Markov chain models
This chapter analyzes Bayesian inference and prediction for data generated from discrete time Markov chains. In Chapter 1, we defined these as discrete time discrete space stochastic processes $\left{X_n\right}$, which possess the Markov property. In this chapter, we shall focus on finite, time homogeneous Markov chains in detail. For such a chain, with states ${1, \ldots, K}$, we shall write the transition matrix as $\boldsymbol{P}=\left(p_{i j}\right)$, where $p_{i j}=$ $\boldsymbol{P}\left(X_n=j \mid X_{n-1}=i\right)$, for $i, j \in{1, \ldots, K}$. Should it exist, the stationary distribution $\pi$ is the unique solution of $\pi=\pi \boldsymbol{P}, \pi_i \geq 0, \sum \pi_i=1$. There are many extensions of this basic model that are analyzed in the following text.
Reversible chains
Most Markov chains considered in the context of MCMC have the property of reversibility.
Definition 3.1: A Markov chain with transition probabilities $p_{i j}$ for $i, j=1, \ldots, K$ is reversible if there exists a probability distribution $\pi$ that satisfies the detailed balance equation for any $i, j$
$$
p_{i j} \pi(j)=p_{j i} \pi(i) .
$$
For a reversible Markov chain, it can be immediately demonstrated that $\pi$ is its stationary distribution. Inference for reversible Markov chains is examined in Section 3.4.1.
数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Higher order chains and mixtures
Generalizing from Definition 1.6, a discrete time stochastic process, $\left{X_n\right}$ is a Markov chain of order $r$ if $P\left(X_n=x_n \mid X_0=x_0, \ldots, X_{n-1}=x_{n-1}\right)=P\left(X_n=x_n \mid X_{n-r}=\right.$ $x_{n-r}, \ldots, X_{n-1}=x_{n-1}$ ) so that the state of the chain is determined by the previous $r$ states. It is possible to represent such a chain as first-order chain by simply combining states.
Example 3.1: Consider a second-order, homogeneous Markov chain $\left{X_n\right}$ with two possible states (1 and 2) and write $p_{i j l}=P\left(X_n=l \mid X_{n-1}=j, X_{n-2}=i\right)$ for $i, j$, $l=1,2$. Then the first-order transition matrix is
$(1,1)$
$(1,2)$
$(2,1)$
$(2,2)$$\left(\begin{array}{cccc}(1,1) & (1,2) & (2,1) & (2,2) \ 0 & p_{111} & 0 & 0 \ p_{211} & p_{212} & 0 & 0 \ 0 & 0 & p_{221} & p_{222}\end{array}\right)$
The disadvantage of modeling higher order Markov chain models in such a way is that the number of states necessary to reduce such models to a first-order Markov chain is large. For example, if $X_n$ can take values in ${1, \ldots, K}$, then $K^r$ states are needed to define an $r$ th order chain. Therefore, various alternative approaches to modeling $r$ th order dependence have been suggested. One of the most popular ones is the mixture transition distribution (MTD) model of Raftery (1985). In this case, it is assumed that
$$
P\left(X_n=x_n \mid X_{n-1}=x_{n-1}, \ldots, X_{n-r}=x_{n-r}\right)=\sum_{i=1}^r w_i p_{x_{n-i} x_n},
$$
where $\sum_{i=1}^r w_i=1$ and $\boldsymbol{P}=\left(p_{i j}\right)$ is a transition matrix. This approach leads to more parsimonious modeling than through the full $r$ th order chain. In particular, in Example 3.1, four free parameters are necessary to model the full second-order chain, whereas using the MTD model only three free parameters are necessary. Inference for higher order Markov chains and for the MTD model is examined in Section 3.4.2.
随机过程代写
数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代 考|Important Markov chain models
本章分析了离散时间马尔可夫链生成数据的贝叶斯推理和预测。在第 1 章中, 我们将这 些定义为离散时间离散空间随机过程 $\backslash \sqrt{1}\left{X_{\text {_ }} n \backslash \frac{1}{2}\right}$, 具有马尔可夫性质。在本章中, 我们 将详细关注有限的、时间齐次的马尔可夫链。对于这样的链条, 有状态 $1, \ldots, K$, 我们 将转换矩阵写为 $\boldsymbol{P}=\left(p_{i j}\right)$, 在哪里 $p_{i j}=\boldsymbol{P}\left(X_n=j \mid X_{n-1}=i\right)$, 为了 $i, j \in 1, \ldots, K$. 如果存在, 平稳分布 $\pi$ 是的唯一解 $\pi=\pi \boldsymbol{P}, \pi_i \geq 0, \sum \pi_i=1$. 这个 基本模型有许多扩展, 将在下文中进行分析。
可逆链
大多数在 MCMC 上下文中考虑的马尔可夫链都具有可逆性。
定义 3.1: 具有转移概率的马尔可夫链 $p_{i j}$ 为了 $i, j=1, \ldots, K$ 如果存在概率分布则可逆 $\pi$ 满足任何详细的平衡方程 $i, j$
$$
p_{i j} \pi(j)=p_{j i} \pi(i) .
$$
对于可逆马尔可夫链, 可以立即证明 $\pi$ 是它的平稳分布。 $3.4 .1$ 节检查了可逆马尔可夫链 的推论。
数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Higher order chains and mixtures
从定义 $1.6$ 推广一个离散时间随机过程, $\backslash$ 左 ${X$ X $\$ 右 $}$ 是马尔可夫顺序链 $r$ 如果 $P\left(X_n=x_n \mid X_0=x_0, \ldots, X_{n-1}=x_{n-1}\right)=P\left(X_n=x_n \mid X_{n-r}=\right.$ $\left.x_{n-r}, \ldots, X_{n-1}=x_{n-1}\right)$ 这样链的状态就由之前的 $r$ 状态。可以通过简单地组合状态 来将这样的链表示为一阶链。
示例 3.1：考虑一个二阶齐次马尔可夫链 $\backslash \frac{1}{1}\left{X_{-} n \backslash\right.$ 右 $}$ 有两种可能的状态 (1 和 2) 并写 $p_{i j l}=P\left(X_n=l \mid X_{n-1}=j, X_{n-2}=i\right)$ 为了 $i, j, l=1,2$. 那么一阶转移矩阵是 $(1,1)$ $(1,2)$
$(2,1)$
$(2,2)$
以这种方式对高阶马尔可夫链模型建模的缺点是, 将此类模型简化为一阶马尔可夫链所 需的状态数量很大。例如, 如果 $X_n$ 可以取值 $1, \ldots, K$, 然后 $K^r$ 国家需要定义一个 $r$ 次序链。因此, 各种替代建模方法 $r$ 已经建议了次序依赖。最流行的模型之一是 Raftery (1985) 的混合过渡分布 (MTD) 模型。在这种情况下, 假设
$$
P\left(X_n=x_n \mid X_{n-1}=x_{n-1}, \ldots, X_{n-r}=x_{n-r}\right)=\sum_{i=1}^r w_i p_{x_{n-i} x_n}
$$
在哪里 $\sum_{i=1}^r w_i=1$ 和 $\boldsymbol{P}=\left(p_{i j}\right)$ 是转移矩阵。与通过完整的方法相比, 这种方法导 致更简约的建模 $r$ 次序链。特别是, 在示例 $3.1$ 中, 需要四个自由参数来模拟完整的二阶 链, 而使用 MTD 模型只需要三个自由参数。 $3.4 .2$ 节检查了高阶马尔可夫链和 MTD 模 型的推理。
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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。