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Mathematik » Stochastik und Statistik » h-Schritt-Prognose für einen stochastischen Prozess
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Autor
Universität/Hochschule J h-Schritt-Prognose für einen stochastischen Prozess
Radix
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Dabei seit: 20.10.2003
Mitteilungen: 6112
Aus: Wien
Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Themenstart: 2019-05-16


Hallo!

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In dieser Lehrveranstaltung wurden h-Schritt-Prognosen für stationäre Prozesse, MA-, AR- und ARMA-Prozesse behandelt. Doch so etwas liegt hier nicht vor. Hat jemand eine Idee, wie man vorgehen könnte?

Danke,
Radix



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Anaconda
Junior Letzter Besuch: in der letzten Woche
Dabei seit: 21.02.2019
Mitteilungen: 20
Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Beitrag No.1, eingetragen 2019-05-16


Fange doch Mal an, den bedingten Erwartungswert auszurechnen. Setze t+h ein, benutze die WN Eigenschaft und schaue was passiert. Der EW deterministischer Größen ist ja leicht auszurechnen. :)


-----------------
Anaconda = PythonX = PythonY ≠ PythonZ



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Radix
Senior Letzter Besuch: in der letzten Woche
Dabei seit: 20.10.2003
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Aus: Wien
Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Beitrag No.2, vom Themenstarter, eingetragen 2019-05-16


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Anaconda
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Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Beitrag No.3, eingetragen 2019-05-16


Die h Schritt Prognose ist der bedingte Erwartungswert zum Zeitpunkt t von $x_{t+h}$.
In diesem speziellen, sehr einfachen Fall, reicht es auch, wenn du einfach den normalen Erwartungswert von $x_{t+h}$ berechnest.


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Anaconda = PythonX = PythonY ≠ PythonZ



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Radix
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Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Beitrag No.4, vom Themenstarter, eingetragen 2019-05-16


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Anaconda
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Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Beitrag No.5, eingetragen 2019-05-16


Richtig.
Aufgrund der WN Eigenschaft ist es nämlich gehupft wie gesprungen ob du den bedingten oder den unbedingten EW ausrechnest.


-----------------
Anaconda = PythonX = PythonY ≠ PythonZ



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Radix
Senior Letzter Besuch: in der letzten Woche
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Aus: Wien
Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Beitrag No.6, vom Themenstarter, eingetragen 2019-05-16


Welche Eigenschaft der White-Noise-Prozesse meinst du mit WN-Eigenschaft?

Danke,
Radix



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Anaconda
Junior Letzter Besuch: in der letzten Woche
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Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Beitrag No.7, eingetragen 2019-05-16


Entscheidend hierfür ist die Unabhängigkeit eines WN Prozesses.


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Anaconda = PythonX = PythonY ≠ PythonZ



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Radix
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Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Beitrag No.8, vom Themenstarter, eingetragen 2019-05-17


Vielen Dank,
Radix



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