mirror of
https://gitlab.cs.fau.de/ik15ydit/latexandmore.git
synced 2024-12-24 17:16:05 +01:00
Markov-Kette in Statistik Kapitel gelegt
This commit is contained in:
parent
5040621842
commit
0c4116f0da
@ -148,6 +148,26 @@ wenn der Zufallsvektor $(X_1,X_2)$ auf der Menge
|
||||
\end{align}
|
||||
\item Einsetzen in umgeformte Kovarianzformel (siehe 1)
|
||||
\end{enumerate}
|
||||
\subsection{Markov-Ketten}
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Bei Übergangsmatrix $P \in (\mathbb{R}_{\geq 0})^{r x r}$ sind alle Zeilensummen gleich $1$.
|
||||
\item Vektor $\vec{u} \in (\mathbb{R}_{\geq 0})^{r}$ mit $||\vec{u}||_1 = 1$
|
||||
der
|
||||
\begin{align}
|
||||
\vec{u} = P^T \cdot \vec{u}
|
||||
\end{align}
|
||||
erfüllt, heißt \textbf{Gleichgewichtszustand/-verteilung}.
|
||||
\item \textbf{Berechnung} von $\vec{u}$: $\text{Kern}(P^T - \text{ Id}_r)$.\\$\rightarrow$
|
||||
Kern wird berechnet durch klassischen Gauß- Algorithmus. Wenn keine
|
||||
eindeutige Lsg (z.B. $0 = 0$), dann Variable beliebig wählen. Es gibt
|
||||
immer einen Kern, da Determinante $0$ garantiert ist durch obige\\
|
||||
Summenbedingung.
|
||||
\item Vektoreinträge müssen positiv sein, sonst Fehler.
|
||||
\item Vektor $\vec{u}$ durch $||\vec{u}||_1$ (Summennorm) teilen.
|
||||
\begin{align}
|
||||
||\vec{u}||_1 := \sum^n_{i=1}|x_i|
|
||||
\end{align}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\section{Mengen}
|
||||
\subsection{o-Algebra}
|
||||
- leere Menge enthalten\\
|
||||
@ -582,24 +602,5 @@ unabhängig sind.
|
||||
Paramters ist.
|
||||
\item Folgerung: Dichte $g_1$ ist also die der Uniform-Verteilung ($U(0,1)$).
|
||||
\end{enumerate}
|
||||
\section{Markov-Ketten}
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Bei Übergangsmatrix $P \in (\mathbb{R}_{\geq 0})^{r x r}$ sind alle Zeilensummen gleich $1$.
|
||||
\item Vektor $\vec{u} \in (\mathbb{R}_{\geq 0})^{r}$ mit $||\vec{u}||_1 = 1$
|
||||
der
|
||||
\begin{align}
|
||||
\vec{u} = P^T \cdot \vec{u}
|
||||
\end{align}
|
||||
erfüllt, heißt \textbf{Gleichgewichtszustand/-verteilung}.
|
||||
\item \textbf{Berechnung} von $\vec{u}$: $\text{Kern}(P^T - \text{ Id}_r)$.\\$\rightarrow$
|
||||
Kern wird berechnet durch klassischen Gauß- Algorithmus. Wenn keine
|
||||
eindeutige Lsg (z.B. $0 = 0$), dann Variable beliebig wählen. Es gibt
|
||||
immer einen Kern, da Determinante $0$ garantiert ist durch obige\\
|
||||
Summenbedingung.
|
||||
\item Vektoreinträge müssen positiv sein, sonst Fehler.
|
||||
\item Vektor $\vec{u}$ durch $||\vec{u}||_1$ (Summennorm) teilen.
|
||||
\begin{align}
|
||||
||\vec{u}||_1 := \sum^n_{i=1}|x_i|
|
||||
\end{align}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
|
||||
\end{document}
|
||||
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user