Markov-Kette in Statistik Kapitel gelegt

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Christian Bay 2015-10-03 11:28:45 +02:00
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@ -148,6 +148,26 @@ wenn der Zufallsvektor $(X_1,X_2)$ auf der Menge
\end{align} \end{align}
\item Einsetzen in umgeformte Kovarianzformel (siehe 1) \item Einsetzen in umgeformte Kovarianzformel (siehe 1)
\end{enumerate} \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} \section{Mengen}
\subsection{o-Algebra} \subsection{o-Algebra}
- leere Menge enthalten\\ - leere Menge enthalten\\
@ -582,24 +602,5 @@ unabhängig sind.
Paramters ist. Paramters ist.
\item Folgerung: Dichte $g_1$ ist also die der Uniform-Verteilung ($U(0,1)$). \item Folgerung: Dichte $g_1$ ist also die der Uniform-Verteilung ($U(0,1)$).
\end{enumerate} \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} \end{document}