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Università degli Studi di Roma - La Sapienza scienze statistiche Curriculum data analyst 2019
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Riassunto AI · si legge in un minuto

Il corso di Processi Stocastici fornisce una panoramica completa che parte dai richiami alla probabilità e dalle passeggiate aleatorie per arrivare alle catene di Markov in tempo discreto e continuo. Si analizzano poi processi fondamentali come le martingale, i processi gaussiani stazionari e il moto browniano, includendo leggi specifiche e applicazioni pratiche nella teoria delle code o nelle epidemie. La parte avanzata affronta il calcolo stocastico con la formula di Itô e introduce concetti moderni come il moto browniano frazionario per modellare fenomeni complessi.
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  • Il corso di Processi Stocastici fornisce una panoramica completa che parte dai richiami al calcolo delle probabilità e dalle nozioni generali sulla classificazione dei processi stocastici per arrivare ad argomenti avanzati come il moto browniano frazionario.
  • Viene analizzato in dettaglio il processo della passeggiata aleatoria, con un focus specifico sull'analisi del lancio di moneta, sui tempi di ritorno allo zero e sulle distribuzioni relative al tempo di primo passaggio e al massimo raggiunto.
  • La trattazione include lo studio delle catene di Markov a tempo discreto attraverso matrici di transizione e la classificazione degli stati, oltre all'esame dei processi con valori discreti in spazi continui applicati alla teoria delle code ed epidemie.
  • I concetti fondamentali come le martingale, i processi gaussiani stazionari e il calcolo stocastico sono approfonditi tramite l'integrale di Itô, la formula di Feynman-Kac e la relazione tra autocovarianza e densità spettrale.

Riassunto generato con l'intelligenza artificiale a partire dagli appunti. Come lo facciamo

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