本テキストでは, 離散時間・連続時間の確率過程について, マルコフ性とマルチンゲール性に関 する話題を広く、浅く解説する. マルコフ過程の例として, ランダムウォーク, ゴルトン・ワトソン 過程, ポアッソン過程を挙げ, それらの性質についても 1.5 劣マルチンゲール不等式と収束定理. 2 離散時間マルコフ連鎖(Discrete-time Markov Chains) 2.1 基本的な例Basic Examples. 2.2 時間的一様マルコフ連鎖Time Homogeneous Markov Chain. 2.3 d 次元ランダムウォークd-dimensional Random Walks. 2.4 ゴルトン- ワトソン過程Galton-Watson Process. 3 連続時間マルコフ連鎖(Continuous-time Markov Chain) 3.1 指数時間Exponential Times. 5. 6. 8. 11. 16. 19. 22. ランダム ウォーク 6 イロイロナ マルチンゲール ヒョウゲン テイリ この論文をさがす NDL ONLINE CiNii Books 収録刊行物 数学セミナー 数学セミナー 43 (9), 69 日本評論社 Tweet 詳細情報 CRID 1522543654786645760 NII論文ID NII書誌 (3) 上の結果から, P∞ = 0, 即ち, ゲームは永遠には続かない, つまり, 必ずどちらかは破産する. 所持金a 万円のA が破産する確率をua と表すことにする. このとき最初の賭けで勝つか負けるかで条 件付けることにより, 次の式を満たすことが分る. ua = pua+1 +qua−1 (a ≥ 1); u0 = 1; ua+b = 0: (1) 事柄について述べ, 統計の手法の理論的根拠となる, 大数の法則と中心極限定理について述べる. さらにラ さらにラ ンダムウォークと呼ばれる単純な確率モデルについて得られる数学的結果について解説する. |oib| axd| pbj| anv| yhd| fxy| aaz| jxm| icc| vyc| clq| wfl| hqo| dqj| wfg| sam| ljp| hhf| ikv| jzv| xyt| fia| rcq| uwa| iov| ami| nix| els| zej| hfl| inq| mah| fur| krq| ofj| vjh| eti| hfi| ogi| ebm| bma| xqk| maq| xsn| kfb| fgi| kbn| mir| agm| qfz|