Wolfram 언어

확장된 확률 및 통계 기능

불규칙하게 샘플링 된 확률 과정의 추정

불규칙하게 샘플링 된 OrnsteinUhlenbeckProcess의 실현을 생성합니다.

In[1]:=
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sample = TimeSeriesResample[ RandomFunction[ OrnsteinUhlenbeckProcess[0, .1, .3], {0, 100, .1}], {Sort[ RandomReal[100, 1000]]}]
Out[1]=
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In[2]:=
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ListLinePlot[sample, Filling -> Axis, ImageSize -> Medium, PlotTheme -> "Detailed"]
Out[2]=

불규칙하게 샘플링 된 데이터에서 과정 모수를 추정합니다.

In[3]:=
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EstimatedProcess[sample, OrnsteinUhlenbeckProcess[\[Mu], \[Sigma], \[Theta]]]
Out[3]=

GE의 2013년 1월 1일부터의 주가를 검색하여 그것을 TemporalData 로 변환합니다.

In[4]:=
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price = TemporalData[FinancialData["GE", "Jan. 1, 2013"]]
Out[4]=
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In[5]:=
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DateListPlot[price, Filling -> Axis, ImageSize -> Medium, PlotTheme -> "Detailed"]
Out[5]=

주가 데이터의 타임 스탬프는 균일하지 않습니다.

In[6]:=
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MinMax[Differences[price["Times"]]]
Out[6]=

로그 가격이 FractionalBrownianMotionProcess를 만족한다고 가정하고 모수를 추정합니다.

In[7]:=
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EstimatedProcess[Log[price], FractionalBrownianMotionProcess[\[Mu], \[Sigma], h]]
Out[7]=

관련 예제

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