Dvojnásobně stochastický model - Doubly stochastic model

Ve statistikách a dvojnásobně stochastický model je typ modelu, který může vzniknout v mnoha kontextech, ale zejména v modelování časové řady a stochastické procesy.

Základní myšlenkou dvojnásobně stochastického modelu je, že pozorovaná náhodná proměnná je modelována ve dvou fázích. V jedné fázi je distribuce pozorovaného výsledku reprezentována poměrně standardním způsobem s použitím jednoho nebo více parametrů. Ve druhé fázi jsou některé z těchto parametrů (často pouze jeden) považovány za náhodné proměnné. V jednorozměrném kontextu je to v zásadě stejné jako známý koncept složené distribuce. U obecnějšího případu dvojnásobně stochastických modelů existuje myšlenka, že mnoho hodnot v časové řadě nebo stochastickém modelu je současně ovlivněno základními parametry, a to buď použitím jediného parametru ovlivňujícího různé variace výsledku, nebo zpracováním základního parametru jako časová řada nebo stochastický proces sám o sobě.

Základní myšlenka je v podstatě podobná té, která je široce používána v latentní variabilní modely kromě toho, že zde veličiny hrají roli latentní proměnné obvykle mají základní závislostní strukturu související s časovými řadami nebo prostorovým kontextem.

Příklad dvojnásobně stochastického modelu je následující.[1] Pozorované hodnoty v bodovém procesu lze modelovat jako a Poissonův proces ve kterém je míra (příslušný základní parametr) považována za exponenciál a Gaussův proces.

Viz také

Reference

  1. ^ Cox, D.R .; Isham, V. (1980). Bodové procesy. Chapman a Hall. str.10. ISBN  978-0-412-21910-8.

Další čtení