TransformedProcess

TransformedProcess[expr,xproc,t]

表示 expr 的变换过程，其中变量 x 遵循随机过程 proc，t 表示时间.

TransformedProcess[expr,{x₁proc₁,x₂proc₂,…},t]

表示一个变换的过程，其中 x₁、x₂、 … 是独立的且遵循过程 proc₁、proc₂ ….

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例 (1)

定义一个变换的 Wiener 过程：

仿真这个过程：

均值和方差函数：

协方差函数：

范围 (8)

单过程单时间 (4)

泊松过程的平方：

模拟该过程：

过程的协方差和相关函数：

AR 过程的立方：

模拟该过程：

均值和方差函数：

Wiener 过程的单项式变换：

均值函数：

计算指定 k 值的均值函数：

Ornstein–Uhlenbeck 过程的二次变换：

模拟变换过程：

均值和方差函数是常数：

通过模拟过程的时间片验证结果：

多过程单时间 (2)

求 Wiener 过程和几何布朗运动过程的和：

偏度和峰度函数：

创建一个作为泊松过程和维纳过程之和的跳跃-扩散过程：

模拟该过程：

可视化路径：

计算过程的时间片属性：

单过程多时间 (1)

Wiener 过程两个时间片的差：

概率密度函数：

该过程的时间片遵循正态分布：

多过程单时间 (1)

求 Wiener 过程和 Ornstein–Uhlenbeck 过程两个不同时间片的和：

计算概率和期望：

选项 (1)

Assumptions (1)

指定对转化参数的假设：

片分布的均值：

与参数的一般值的均值相比较：

应用 (14)

被噪声毁坏的周期信号 (1)

在周期信号中添加白噪声：

随机指数函数 (1)

定义随机指数函数：

对应的微分方程为 u[t]u[t]b[t]：

贝塞尔过程 (3)

定义一维贝塞尔过程：

均值和方差函数：

布朗桥 (1)

定义一个布朗桥过程：

模拟该过程：

过程的均值：

比较 BrownianBridgeProcess 的方差：

移动平均过程 (1)

定义一个移动平均过程：

模拟该过程：

过程的均值、方差和峰度：

比较对应的 MAProcess 的属性值：

电报过程 (1)

用 PoissonProcess 定义电报过程：

模拟该过程：

该过程时间片的概率密度函数：

比较 TelegraphProcess 的 PDF：

高斯过程 (1)

高斯过程的线性变换是高斯：

验证两个过程的单个时间片仍是高斯：

TemporalData (1)

平方一个 TemporalData 对象：

模拟该过程：

该过程时间片的均值和方差：

比较模拟中获得的值：

保险过程 (1)

模拟保险的盈余过程，假定保险公司的初始盈余是 70，每年总保费是 61.2，如果索赔数目遵循泊松过程，均值为 60，损失是指数分布，均值为 1：

延迟过程 (1)

定义一个延迟过程：

模拟原始和延迟的过程：

标准化的过程 (1)

将随机过程标准化为均值为零、方差为 1 的随机过程：

Merton 跳跃-扩散模型 (1)

定义期权定价的 Merton 跳跃-扩散模型：

仿真该过程：

进程的时间片属性：

属性和关系 (2)

SliceDistribution 涉及 TransformedProcess 与 TransformedDistribution：

由此导出的结果分布是等价的：

变换的 Wiener 过程与 ItoProcess 相关：

均值、方差等函数也是等价的：

巧妙范例 (2)

在单位圆中产生布朗运动：

变换的 Wiener 过程系列：

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TransformedProcess

更多信息和选项

范例

基本范例 (1)

范围 (8)

单过程单时间 (4)

多过程单时间 (2)

单过程多时间 (1)

多过程单时间 (1)

选项 (1)

Assumptions (1)

应用 (14)

被噪声毁坏的周期信号 (1)

随机指数函数 (1)

贝塞尔过程 (3)

布朗桥 (1)

移动平均过程 (1)

电报过程 (1)

高斯过程 (1)

TemporalData (1)

保险过程 (1)

延迟过程 (1)

标准化的过程 (1)

Merton 跳跃-扩散模型 (1)

属性和关系 (2)

巧妙范例 (2)

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