Doppelt stochastische Modell

In der Statistik ist eine doppelt stochastischen Modells eine Art von Modell, das in vielen Zusammenhängen, insbesondere in der Modellierung Zeitreihen und stochastische Prozesse entstehen können, aber.

Die Grundidee für eine doppelt stochastischen Modells ist, dass eine beobachtete Zufallsvariable wird in zwei Schritten modelliert. In einer Stufe, wird die Verteilung der beobachteten Ergebnisse in einem ziemlich üblicher Weise unter Verwendung eines oder mehrerer Parameter dargestellt. In einer zweiten Stufe werden einige dieser Parameter als Zufallsvariablen selbst behandelt. In einer univariaten Zusammenhang ist dies im wesentlichen dasselbe wie das bekannte Konzept der compoundierten Verteilungen. Für den allgemeineren Fall von doppelt stochastische Modelle, gibt es die Idee, dass viele Werte in einer Zeitreihe oder stochastische Modell werden gleichzeitig durch den zugrunde liegenden Parametern beeinflusst, entweder über einen einzelnen Parameter, die viele Ergebnisse variates oder durch Behandlung der zugrunde liegenden Parameter als Zeitreihen oder stochastischen Prozess in seinem eigenen Recht.

Die Grundidee dabei ist im wesentlichen ähnlich zu der weitgehend latente Variable Modellen verwendet, außer dass hier die Mengen der Rolle des latenten Variablen üblicherweise einen darunter liegenden Abhängigkeitsstruktur zum zeitseriellen oder räumlichen Zusammenhang stehen.

Ein Beispiel eines doppelt stochastische Modell ist das folgende. Die festgestellten Werte in ein Punktverfahren könnte als ein Poisson-Prozeß, in dem die Rate wird als der exponentielle einer Gauß-Verfahren behandelt modelliert werden.

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