Když událost nebo předpověď pochází z náhodného procesu nebo náhodného rozdělení pravděpodobnosti, můžete to popsat jako „stochastické“.
Co znamená ‚Stochastic‘?
„Stochastický“ je popis, který odkazuje na výsledky založené na náhodné pravděpodobnosti. Jeho etymologie sahá k řeckému slovu „stókhos“, což znamená „hádejte“. Stochastické systémy, stochastická analýza a stochastická optimalizace mohou probíhat vždy, když do hry vstoupí sbírka náhodných proměnných. Stochastické proměnné se objevují v oborech matematiky, informatiky, fyziky, genové exprese, kryptografie, společenských věd a teorie informace. Stochastické algoritmy, teorie pravděpodobnosti, generování náhodných čísel a další typy stochastických procesů se dokonce objevují ve světě hudby a vizuálního umění, protože je tvůrci používají jako neotřelé způsoby, jak produkovat originální díla.
Co je to stochastický proces?
Stochastický proces je abstraktní matematický koncept, který závisí na náhodných proměnných. Bernoulliho proces je jednou takovou matematickou sekvencí založenou na posloupnosti nezávislých, identicky distribuovaných náhodných proměnných. Stochastické procesy mohou také zahrnout do vyšších úrovní pravděpodobnostní matematiky, jako je stochastický počet, který zahrnuje stochastické diferenciální rovnice založené na Brownově pohybovém procesu (také nazývaném Wienerův proces).
Teorie stochastických procesů také podporuje Markovovy řetězce (také nazývané Markovův proces), pojmenované po ruském matematikovi Andreji Markovovi, který se zajímal o nezávislé náhodné sekvence. Například Markov Chain Monte Carlo (MCMC) je třída stochastických algoritmů, které používají rozdělení pravděpodobnosti k simulaci náhodných objektů. Markovův řetězec Monte Carlo může být reprezentován ve stochastické matici.
Co je stochastické modelování?
Stochastické modelování je nástroj finančního plánování, který předpovídá investiční výsledky za náhodně vybraných podmínek. To umožňuje finančním analytikům nabízet předpovědi, které nejsou poskvrněny jejich vlastními instinkty nebo příliš zjednodušené deterministickým modelováním, které předpovídá na základě pevné, neměnné předpovědi budoucích událostí na trhu.
Stochastický model Monte Carlo, který má kořeny v pokročilé matematice, platí i pro stochastické finanční modelování. Předpovídá finanční výkonnost pomocí rozdělení pravděpodobnosti jednotlivých výnosů z aktiv v konkrétním investičním portfoliu.
Stochastické vs. deterministické proměnné: Jaký je rozdíl?
Opakem stochastické proměnné je deterministická proměnná.
- Stochastické proměnné zahrnují náhodnost . Cokoli označeného jako „stochastické“ má své kořeny v náhodné pravděpodobnosti. I když se stochastické modelování může rychle stát hustým a komplikovaným, zohledňuje náhodnou šanci, která často ovlivňuje výsledky v reálném světě.
- Deterministické proměnné zahrnují konzistenci. Deterministická proměnná nebo deterministický model předpokládá, že ke stejným výsledkům dojde pokaždé pro konkrétní sadu vstupů. Nezohledňuje náhodnou šanci, která někdy mění předpokládané výsledky. Deterministické modelování je jednodušší a snáze uchopitelné než stochastické modelování, ale poskytuje spolehlivé predikce pouze v uzavřených prostředích s pevnými parametry a minimálním rizikem náhodných narušení a divergence.