EstimatedProcess
EstimatedProcess[data,proc]
data からパラメトリック過程 proc を推定する.
EstimatedProcess[data,proc,{{p,p0},{q,q0},…}]
初期値 p0, q0, …の母数 p, q, …を推定する.
EstimatedProcess[data,proc,iproc]
例示化された過程 iproc からの初期値を使って,過程 proc を推定する.
詳細とオプション
- EstimatedProcessは,任意の非数値について母数推定が挿入された記号過程 proc を返す.
- data は次の形で与えることができる.
-
{s0,…} 時間 i における状態が siの経路 {{t0,s0},…} 時間 tiにおける状態が siの経路 TemporalData[…] 1本あるいは複数の経路 - 時間 tiおよび状態 siは,過程 proc の時間および状態の領域に属するものでなければならない.
- 過程 proc は任意のパラメトリックスカラー過程あるいはパラメトリックベクトル過程でよい.
- 使用可能なオプション
-
AccuracyGoal Automatic 目標確度 ProcessEstimator Automatic どの過程母数推定器を使うか PrecisionGoal Automatic 目標精度 WorkingPrecision Automatic 内部計算で使用する精度 - ProcessEstimatorには次の基本設定を使うことができる.
-
Automatic 母数推定器を自動的に選択する "MaximumLikelihood" 対数尤度を直接最大化する "MethodOfMoments" 共分散をマッチする - ProcessEstimatorの特殊設定は,個別のランダム過程参照ページに記載されている.
- 時系列過程のこの他の設定には,"MaximumConditionalLikelihood"および"SpectralEstimator"がある.
- HiddenMarkovProcessのこの他の設定には,"BaumWelch"および"ViterbiTraining"がある.
例題
すべて開くすべて閉じる例 (2)
スコープ (9)
パラメトリック過程 (3)
時系列過程 (3)
オプション (5)
アプリケーション (2)
2012年8月のシャンペーンについて,日ごとの平均気温をモデル化する:
モデルとデータのCorrelationFunctionを比較する:
特性と関係 (2)
EstimatedProcessはパラメトリック過程を推定する:
FindProcessParametersは過程についての母数推定のリストを返す:
EstimatedProcessはパラメトリック過程を推定する:
EstimatedDistributionはパラメトリック分布を推定する:
テキスト
Wolfram Research (2012), EstimatedProcess, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/EstimatedProcess.html.
CMS
Wolfram Language. 2012. "EstimatedProcess." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/EstimatedProcess.html.
APA
Wolfram Language. (2012). EstimatedProcess. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/EstimatedProcess.html