19/07/29 16:01:27.95 PBLOhyMr.net
>>742
>時枝記事
> １．「確率の中心的対象は，独立な確率変数の無限族」
ここも時枝先生間違ってますよ
確率過程論では、”独立でない確率変数の無限族”、例えばマルコフや伊藤過程（確率微分方程式）（下記）を扱います
こちらの方が、中心的な話題ですよね（＾＾；
（参考）
URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)
マルコフ過程
(抜粋)
マルコフ過程（マルコフかてい、英: Markov process）とは、マルコフ性をもつ確率過程のことをいう。すなわち、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係であるという性質を持つ確率過程である。
このような過程は例えば、確率的にしか記述できない物理現象の時間発展の様子に見られる。なぜなら、粒子の将来の挙動は現在の挙動によってのみ決定されるが、この性質は系の粒子数が多くなり確率論的な解析を必要とする状態にも引き継がれるからである。
ロシア人数学者、アンドレイ・マルコフにちなんで命名されている。
離散時間マルコフ過程
時刻のパラメタが離散集合を動くマルコフ過程。通常は T = {1, 2, 3, …} を時刻の集合とする。
マルコフ過程の推移確率
離散時間マルコフ過程の場合は t = s + 1 の場合の推移確率のみで十分であり、他の期間の推移確率は以下のチャップマン-コルモゴロフの等式により計算できる。時間的に一様な場合は、s = 0 の場合だけで十分であり、他の時刻の推移確率は P(s, t; x, Y) = P(0, t - s; x, Y) で計算できる。
さらに離散マルコフ過程の場合は Y のかわりに状態空間の一点 y を用いれば十分であり、その場合は推移確率は行列となる。
つづく