TelegraphProcess

TelegraphProcess[μ]

割合 μ の電信過程を表す．

詳細

例題

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例  (3)

電信過程のシミュレーションを行う：

平均値関数と分散関数：

共分散関数：

スコープ  (12)

基本的な用法  (6)

経路の集合のシミュレーションを行う：

任意精度でシミュレーションを行う：

さまざまな過程母数の値について経路を比較する：

サンプルデータからの過程母数推定：

相関関数：

絶対相関関数：

過程スライス特性  (6)

電信過程は2つの値しか仮定しない：

2つの値について時間で一次確率密度関数を比較する：

極限値は両方の値とも等しい：

二次確率密度関数：

確率密度関数の和が1になるかどうか調べる：

式の期待値を計算する：

事象の確率を計算する：

歪度は負である：

極限値：

尖度は正である：

極限値：

Moment：

モーメント母関数：

CentralMomentとその母関数：

FactorialMoment とその母関数：

Cumulant：

キュムラント母関数：

アプリケーション  (1)

2つの障壁間を動いている粒子の衝突時間は，平均3マイクロ秒で指数分布に従う．粒子が右側の壁() から始めて左側の壁()に向けて動いたとして，100マイクロ秒間の衝突過程のシミュレーションを行う：

スライス分布の分散：

ランダムなサンプルの分散と比較する：

特性と関係  (6)

TelegraphProcessはジャンプ過程である：

電信過程は弱定常ではない：

絶対相関は時間差のみに依存する：

しかし，平均値関数は一定ではない：

しかし，漸近的に弱定常である：

時点tにおけるジャンプの数はPoissonDistributionに従う：

電信過程から経路のランダムなサンプルを生成し，それぞれの長さを記録する：

ジャンプとジャンプの間の時間はExponentialDistributionに従う：

電信過程から経路のランダムなサンプルを生成する：

推移確率：

TelegraphProcessはPoissonProcessを変換したものである：

この過程のシミュレーションを行う：

この過程の時間スライスについての確率密度関数：

TelegraphProcessについてのPDFと比較する：

CovarianceFunctionを比較する：

おもしろい例題  (1)

電信過程からの経路のシミュレーションを行う：

20におけるスライスを取り，その分布を可視化する：

20におけるスライス分布の経路とヒストグラム分布をプロットする：

Wolfram Research (2012), TelegraphProcess, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/TelegraphProcess.html.

テキスト

Wolfram Research (2012), TelegraphProcess, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/TelegraphProcess.html.

CMS

Wolfram Language. 2012. "TelegraphProcess." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/TelegraphProcess.html.

APA

Wolfram Language. (2012). TelegraphProcess. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/TelegraphProcess.html

BibTeX

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BibLaTeX

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