Двойная стохастическая модель

В статистике дважды стохастическая модель — это тип модели, который может возникнуть во многих контекстах, но, в частности, при моделировании временных рядов и случайных процессов .

Основная идея двойной стохастической модели заключается в том, что наблюдаемая случайная величина моделируется в два этапа. На одном этапе распределение наблюдаемого результата представляется довольно стандартным образом с использованием одного или нескольких параметров. На втором этапе некоторые из этих параметров (часто только один) рассматриваются как случайные величины. В одномерном контексте это по существу то же самое, что и известная концепция составных распределений . В более общем случае дважды стохастических моделей существует идея, что на многие значения во временных рядах или стохастической модели одновременно влияют базовые параметры, либо путем использования одного параметра, влияющего на множество вариантов результата, либо путем обработки основного параметра. как временной ряд или случайный процесс сам по себе.

Основная идея здесь по существу аналогична той, которая широко используется в моделях со скрытыми переменными, за исключением того, что здесь величины, играющие роль скрытых переменных, обычно имеют основную структуру зависимости, связанную с временным рядом или пространственным контекстом.

Примером дважды стохастической модели является следующий. Наблюдаемые значения в точечном процессе можно смоделировать как процесс Пуассона , в котором скорость (соответствующий базовый параметр) рассматривается как экспонента гауссова процесса .

См. также

• Процесс Кокса

Дальнейшее чтение

• Тьёстхайм, Даг (январь 1986 г.). «Некоторые дважды стохастические модели временных рядов». Журнал анализа временных рядов . 7 (1): 51–72. дои : 10.1111/j.1467-9892.1986.tb00485.x . hdl : 10338.dmlcz/135690 .