计算反转的概率 - 页 3

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Maxim Romanov:
一般来说，人们对这个过程知之甚少，在这里我特意生成了一个序列，在这个序列中，下一步取决于前一步，继续的概率大约是65%，我不记得确切的数字。也就是说，我设置了延续的概率->生成序列->得到分布，现在我想从分布中取回延续概率的参数。

不太可能通过分析来计算。你可以尝试进行蒙特卡洛 模拟，看看分布（例如其方差）大约如何取决于延续的概率。

 
Maxim Romanov:
一般来说，我对这个过程了解不多，我故意生成了一个序列，下一步取决于上一步，延续的概率大约是65%，我不记得具体是多少。换句话说，我设置了延续的概率->生成序列->得到分布，现在我想从分布中取回延续概率的参数。

原文是："因此，问题是，只有概率密度 图，如何计算每一步的反转概率。"

所以你想找到一个所有步骤都有的数字（例子中的65%）？你不希望每一步都有逆转的概率（不一定相同）？

 
Vladimir:

在原帖中是："因此，在只有概率密度 图的情况下，如何计算每一步的逆转概率的问题。"

所以你想找到一个所有步骤都有的数字（例子中的65%）？你不希望每一步都有逆转的概率（不一定相同）？

是的，所有步骤的平均值是逆转/继续的概率。
 
Maxim Romanov:
直方图的意义如下：我们取10个步骤的样本（1个步骤可能是向上或向下），并测量这10个步骤的过程从起点移动的距离。然后我们从这样的样本中抽取10 000个样本，计算出有多少百分比的样本从起点（向下）走了-10步，然后是-8，-6，等等。这些百分比写在柱状图上，从-10到10的数值写在柱状图的底部。
这个过程是未知的，只有这个直方图，我们不知道它是否是马尔科夫的，我们根本不知道什么，我们只知道图中的内容。
在奇数上没有数据，因为在10个步骤中，这个过程只能在垂直方向上经过0、2、4、6、8、10步。

你为什么把它限制在最里面的十个点。对于每个步数i的非零概率范围P<>0（可达点）的边缘，等式P(max)=k^i为真，其中k是所需的上步方向的恒定分数。 因此，P（min）=（1-k）^i。从这些扰动传播前沿我们也可以估计出K。只是你不应该取中间的（万分之十），而是取边缘的。

 

你可以使用10步的范围，那么你的柱状图显示Pmax=0.0217，k=0.0217^0.1=0.68178，Pmin=0.0225，k=0.0225^0.1=0.684255。它与0.65没有太大区别。但在这里你可以看到，你所K的正是趋势延续的概率，而我在上面的帖子中说的是上升的概率。

如果你采取更多的步骤，估计的误差会减少。但你需要概率Pmax和Pmin仍有一个合理的数量级，它们随着i的增加而迅速减少。在30级时，它们的值对于k=0.7来说大约是0.00002，对于k=0.3来说大约是2.00E-16（k是升阶概率）。

 
Maxim Romanov:

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因此，在只有概率密度图的情况下，如何计算每一步的反转概率的问题。

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中心栏的一边+中心栏的一半之和除以所有栏的总和。概率。

 
Maxim Romanov:

...

假设我们有以下概率密度图


在这里，在X轴上，你可以看到一个人从起点走了多少步，从-10（向左）到+10（向右），并标明他走了多少概率（%）。 你如何找到每一步转弯的概率是多少？

那你说的调头是什么意思？- 是朝反方向走一步，还是朝反方向走所有后续步骤？

阿列克谢-尼古拉耶夫。

从表面上看，马尔科夫链领域的通常问题是初始分布随时间的演变。一些复杂的情况是由于该链是二阶的（n时刻的价格概率不仅取决于n-1时刻的价格，而且还取决于n-2时刻的价格）。

该计算必须以数字方式进行。 优雅地（分析地），除了计算静止分布，它将是可能的，但这里显然没有定义。

阿列克谢，给定的有限步骤的概率图和下一步p=50%的事实，不能作为固定表分布来解决吗？

ap：知道了，这不是50%。但同样的，如果我们认为分布仍然是正态的，并认为这个非常的概率在这个样本上是恒定的，那么我认为有可能通过分析来计算。

而如果它不是恒定的，那么问题就有很多解决办法。

 
Vladimir:

你可以使用10步的范围，那么你的柱状图显示Pmax=0.0217，k=0.0217^0.1=0.68178，Pmin=0.0225，k=0.0225^0.1=0.684255。它与0.65没有太大区别。但在这里你可以看到，你所K的正是趋势延续的概率，而我在上面的帖子中说的是上升的概率。

如果你采取更多的步骤，估计的误差会减少。但你需要概率Pmax和Pmin仍有一个合理的数量级，它们随着i的增加而迅速减少。在30级时，它们的值对于k=0.7来说大约是0.00002，对于k=0.3来说大约是2.00E-16（k是升阶概率）。

好的，谢谢，等周末结束后我再试试。
 
Aleksey Mavrin:

你说的调头是什么意思？- 是朝反方向走一步，还是朝反方向走所有后续步骤？

阿列克谢，以及给定的有限阶梯概率图和下一阶梯p=50%的事实，你不能作为静止表分布来解决吗？

ap：明白，不是50%。但同样的，如果我们认为分布仍然是正态的，并认为这个非常的概率在这个样本上是恒定的，那么我认为有可能通过分析来计算。

而如果它不是恒定的，那么问题就有很多解决办法。

是的，朝着相反的方向迈出了1步。也就是说，上一个台阶，然后下一个台阶的概率是40%，然后如果你下去，下一个台阶的概率是60%。这就是继续上一步的趋势的概率。
 
Aleksey Mavrin:

你说的调头是什么意思？- 是朝反方向走一步，还是朝反方向走所有后续步骤？

阿列克谢，以及给定的有限阶梯概率图和下一阶梯p=50%的事实，你不能作为静止表分布来解决吗？

ap：明白，不是50%。但同样的，如果我们认为分布仍然是正态的，并认为这个非常的概率在这个样本上是恒定的，那么我认为有可能通过分析来计算。

而如果它不是恒定的，那么问题就有很多解决办法。

根据定义，静止分布在每一步都不应该改变。在这种情况下，任何分布都会在每一步 "散开"，增加方差。

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