原文:馬爾可夫鏈的平穩分布

假設說,抽煙和不抽煙的人群之間有一定的概率互相轉化,且相互轉化的概率如下圖所示 即: 抽煙的人第二天仍然抽煙的概率是 . 不抽煙的人第二天開始抽煙的概率是 . 不抽煙的人第二天仍然不抽煙的概率是 . 抽煙的人第二天開始不抽煙的概率是 . 我們用程序去模擬抽煙與不抽煙人群相互轉化的過程: 首先任意假定一個初始狀態:抽煙與不抽煙的人群在實驗開始前分別有 人 依據上圖,定義轉移概率矩陣為: 使用下述代 ...

2020-11-08 21:36 0 2904 推薦指數:

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應用隨機過程04:馬爾平穩分布

目錄 第四講 馬爾平穩分布 一、平穩分布 Part 1:平穩分布 Part 2:不可約馬爾的性質 Part 3:極限分布 二、狀態空間的分解 Part ...

Tue Feb 22 04:19:00 CST 2022 0 2904
馬爾及其平穩狀態

馬爾定義 馬爾的定義如下 從定義中我們不難看出馬氏當前狀態只與前一個狀態相關。比如我們預測明天天氣,只考慮今天天氣狀況,不考慮昨天前天的天氣狀況。 馬爾平穩狀態 舉個具體的例子。社會學家把人按其經濟狀況分為3類:下層,中層,上層,我們用1,2,3表示這三個階層 ...

Thu Oct 04 05:22:00 CST 2018 0 10239
馬爾

。它基於馬爾,根據事件的目前狀況預測其將來各個時刻(或時期)的變動狀況。   1. 馬爾 ...

Fri Jun 26 05:52:00 CST 2015 1 10958
馬爾

馬爾 簡介 馬爾過程:設\({X(t),t \in T}\)是一個隨機過程,如果\({X(t),t \in T}\)在\(t_{0}\)時刻所處的狀態為未知時,以后的狀態與它在\(t_{0}\)時刻之前所處的狀態無關,則稱\({X(t),t \in T}\)具有馬爾性,具有 ...

Mon Apr 22 23:59:00 CST 2019 0 3746
吸收馬爾

轉:http://www.vartang.com/2013/02/吸收馬爾/ 在馬爾中,稱Pij=1的狀態為吸收狀態。如果一個馬爾中至少包含一個吸收狀態,並且從每一個非吸收狀態出發,都可以到達某個吸收狀態,那么這個馬爾稱為吸收馬爾(Absorbing Markov ...

Sat Jan 04 23:49:00 CST 2014 0 2970
馬爾(一)

一:馬爾過程在實際中的應用 Markov過程是在理論上和實際應用中都 十分重要的一類隨機過程,它是由蘇聯 數學家A.A. Markov(1856-1922)首次提 出並進行研究。至今已形成內容豐富、 理論完整、應用廣泛的一門數學分支。 特別地, Markov過程 ...

Thu Apr 26 20:11:00 CST 2018 0 3414
馬爾細致平穩條件

舉一個經典的例子,社會學家經常把人按其經濟狀況分成3類:下層、中層、上層,我們用1,2,3 分別代表這三個階層。社會學家們發現決定一個人的收入階層的最重要的因素就是其父母的收入階層。如果一個人的收入屬 ...

Tue Dec 18 05:01:00 CST 2018 0 1962
應用隨機過程02:馬爾及其概率分布

目錄 第二講 馬爾及其概率分布 一、馬爾的定義 Part 1:條件概率 Part 2:馬爾的定義 二、轉移概率和轉移矩陣 Part 1:轉移概率的定義 ...

Fri Feb 18 05:40:00 CST 2022 0 2065
 
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