第四章 马尔可夫链p11 p12 … p1n …p21 p22 … p2n …… … … … …pi1 pi2 … pin …… … … … …4马尔可夫链的概念及转移概率 p01为:在系统内没有顾客的条件下经Δt后有一顾客进入系统的概率 p01=q. p10为:系统内恰有一顾客正在接受服务的条件下经Δt后系统内无人进入的概率 它等于在Δt间隔内顾客
Markov过程 马尔可夫链与转移概率定义25三R例. 设有123456六个数字从中随机地取出一个取 中的数字用X1表示.对n>1令Xn为从12…Xn-1这Xn-1 个数字中取中的数字.则{Xnn≥1}是一个马尔可夫链. 求其状态空间I以及一步和二步转移概率矩阵.解: 状态空间I={123456}. 对n≥1任取i1i2…in∈I要使P{Xn=inXn-1=in-1… X1=i1}>
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 马尔可夫过程 独立 增量过程及独立随机过程第七章 2010-12-25 1 马尔可夫过程是一种重要的随机过程它具有如下特性:当随机过程在时刻ti所处的状态已知时过程在时刻t(t>ti)所处的状态仅与过程在ti时刻的状态有关而与过程在ti时刻以前所处的状态无关此特性称为随
马尔科夫过程马尔科夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程设X(t)是一随机过程当过程在时刻t0所处的状态为已知时时刻t(t>t0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关这个特性成为无后效性无后效的随机过程称为马尔科夫过程马尔科夫过程中的时间和状态既可以是连续的又可以是离散的我们称时间离散状态离散的马尔科夫过程为马尔科夫链马尔科夫链中各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概
第八章 时间序列分析在单位圆外即所有根的模都大于1 则称此条件为MA(q)模型的可逆性条件.当模型(★)满足可逆性条件时θ-1(B)存在此时(★)式可以写成 at=θ-1(B)Xt称它为逆转形式.模型(★)中的Xt可以看做是白噪声序列{at}输入线性系统中的输出.3.自回归滑动平均模型 设{Xt}是零均值的实平稳时间序列定义p阶自回归q阶滑动平均混合模型为 Xt-φ1Xt-1φ2X
第三章 马尔科夫过程马尔科夫(Markov)过程是无后效性的随机过程它在近代物理生物学管理科学信息与计算科学等领域都有重要应用本章主要介绍马尔科夫过程的定义转移概率及其关系转移概率的极限性态并着重讨论马尔科夫链以及两种特殊的马尔科夫过程---泊松过程和维纳过程§ 马尔科夫过程及其转移概率分布一马尔科夫过程概念在自然界中有一类随机过程具有所谓的无后效性:当过程在时刻所处状态为已知时过程在时刻所处状态
第二章随机过程的基本概念
单击此处编辑母版标题样式第十一章:随机过程引论研究对象:随机过程是研究随机现象随时间演变应用于: 它广泛应用于雷达与电子通信动态可过程的概率规律的一门学科靠性设备更新地质勘探天文与气象核技术随机振动控制生物学管理科学等许多领域随着尖端科学和高技术的发展随机过程的应用日益广泛和深入第一节:随机过程的定义及分类一. 随机过程的概念概率论复习:随机试验 样本空间
随机过程的统计特性 随机过程的两重性使我们可以用与描述随机变量相似的方法 来描述它的统计特性 设ξ(t)表示一个随机过程在任意给定的时刻t1∈T 其取值ξ(t1)是一个一维随机变量而随机变量的统计特性可以用分布函数或概率密度函数来描述我们把随机变量ξ(t1)小于或等于某一数值x1的概率P[ξ(t1)≤x1]简记为F1(x1 t1)即F1(x1t1)=P[ξ(t1
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