随机知识点和随机建模技术

随机模型： 马氏链模型 统计回归模型 概率模型等
• 马氏链模型
详细步骤及例子
建模条件：根据某些变量的现在情况及其变化趋势（具有无后效性），来预测它 在未来某特定区间可能发生的变动。例如： 1. 市场占有率预测 2. 期望利润预测等 步骤： 1. 通过市场调查等途径对目前市场情况做出基本判断； 2. 根据调查数据求得转移概率矩阵； 3. 进而求得带利润的马氏链，市场变化趋势等信息。 4. 详细步骤方法，matlab代码点击上文链接
状态：对于固定的时刻t T , X (t , e)是(, F , P)上的随机变量，此刻把 X (t )所取的值称为随机过程X(t)在t时刻所处的状态。 X(t)的所有可能状态所构成的集合称为状态空间或相空间，记为I。
样本函数：对于固定的样本e, X (t , e)定义在T 上的普通函数，称之为随机过 程 X (t ), t T 的一个样本函数或轨道，样本函数的全体称为样本函数空间。
F ( x1 , x2 ,..., xn ; t1 , t2 ,..., tn ) F ( x1 , x2 ,..., xn ; t1 , t2 ,..., tn ) x1 ... xn
平稳过程
各态历经性
随机建模
随机因素可以忽略 确定性模型 随机因素的影响可 以简单平均值呈现 随机因素影响必须考虑 随机模型
分布函数 概率密度
F ( x, t ) P{ X (t ) x}
f ( x, t ) F ( x, t ) x
F ( x1 , x2 ,..., xn ; t1 , t2 ,..., tn ) F ( x1 , x2 ,..., xn ; t1 , t2 ,..., tn ) x1 ... xn
随机知识点和随机建模技术
பைடு நூலகம்
1. 随机过程知识点
随机过程定义：
设 , F , P 是概率空间，T是给定的参数集，若对于每一个t T,有一个 随机变量X t , e 与之对应，则称随机变量族 X t , e , t T 是 , F , P 上 随机过程，简单记为随机过程 X t , t T 。T称为参数集，通常 表示时间。