回答:
最初の質問に答えようと思います
ランダムウォークは一連の測定値であり、一連の任意のポイントの値は、一連の前のポイントの値にランダムな数量を加えたものです。
たとえば、一連のトスで公正なコインを裏返して、コインが表に出るたびにシリアル変数の前の値に1を加え、コインが上に上がるたびに前の値から1を引くとします。シリアル変数の。開始値が0で、次の一連のコイントスを反転した場合:
T H T T T H H H T T H T H T H
0 -1 0 -1 -2 -3 -2 -3 -1 -2 -2 -1 -2 -1 -2 -1
の分布は時間に依存し、さまざまな時間にわたってサンプルにいくつかの興味深い特性を与えます。t y
平均の定義されていません。バランスのとれたコインの表と裏がゼロを中心とすることが予想されるため、これは直観に反するように見えるかもしれません。これはそれだけでは当てはまりますが、ゼロは単に任意の開始値でした。だから、本当の意味はありません!y
分散の。時間(フリップの数)が増加すると、分散も増加します。例えば、第1のフリップフロッ(AT)、可能な値は又は、実際の分散は、その後、1である。しかし、第2のフリップフロッで()の可能な値は、又は、および分散は、フリップの無限数について2に等しい(ですべての可能な値の範囲、から行くへ)、分散が無限大です。1 - 1 、T = 2 2 0 - 2 T = ∞ Y - ∞ ∞
これらの2つの事実は、統計的推論の基本的なツールを使用する場合にサンプルのみが与えられた場合、の分布について(特定のではなく)推論を引き出そうとすることを混乱させます。(有限のは未定義と推定できますか?有限どのようにと推定できますか?)Y のT Y 0 ˉ Y S 2 Y σ 2 、Y = ∞
ランダムウォークには多くの種類があり、より一般的には、自動漸進的なプロセス(つまり、以前の値に何らかの形で依存する変数)があります。ここの例では、単純なベルヌーイ確率変数(コイン投げ)を使用していますが、次のことができます。
しかし、彼らはすべて、基本的な方法を使用して試して分析するディケンズです。これが、これらの種類のデータ(他のラベルの中で「非統合」、「長期記憶」、または「単位根」と呼ばれることもある)を扱うための共積分回帰とエラー修正モデルおよびその他の時系列分析手法がある理由です、詳細によって異なります)。
「ランダムウォーク」という言葉の起源は、1905年にネイチャーに送信された非常に短い手紙のペアからです。
参考文献
ピアソン、K(1905)。編集者への手紙:ランダムウォークの問題。自然、72(1865):294。
ピアソン、K。(1905)。編集者への手紙:ランダムウォークの問題。自然、72(1867):342。