最適停止 - 版の履歴

Imahori: 基礎編と用語編のマージ

2008-03-23T08:47:54Z

基礎編と用語編のマージ

2007年8月8日 (水) 12:24にKanda.kによる

2007-08-08T12:24:08Z

Orsjwiki: "最適停止" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007-07-20T01:31:34Z

"最適停止" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007年7月12日 (木) 14:54に124.144.188.143による

2007-07-12T14:54:41Z

2007年7月12日 (木) 06:35に122.17.2.240による

2007-07-12T06:35:51Z

122.17.2.240: 新しいページ: '【さいてきていし (optimal stopping)】結合分布が既知である確率変数列 $X_1, X_2, \cdots$,と実数値利得関数列$y_0, \ y_1(x_1),$ $ \ y_2(x_1, x_2...'

2007-07-12T06:35:22Z

新しいページ: '【さいてきていし (optimal stopping)】結合分布が既知である確率変数列 $X_1, X_2, \cdots$,と実数値利得関数列$y_0, \ y_1(x_1),$ $ \ y_2(x_1, x_2...'

新規ページ

【さいてきていし (optimal stopping)】

結合分布が既知である確率変数列 $X_1, X_2, \cdots$,と実数値利得関数列$y_0, \ y_1(x_1),$ $ \ y_2(x_1, x_2),$ $ \cdots, \ y_{\infty}(x_1, x_2,\dots)$に対して, 逐次に確率変数列$X_1$, $X_2$, $\cdots$を観測し, 各$n$段階において$X_1=x_1, X_2=x_2, \cdots, X_n=x_n$を観測後に観測を停止して利得$y_n(x_1, \dots, x_n)$を得るか, 継続して$X_{n+1}$を観測するかを決定を下す.このとき, 期待利得を最大にする(もしくは期待費用を最小化する)停止時刻を求めるのが最適停止問題である.

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 '''【さいてきていし (optimal stopping)】'''
 結合分布が既知である確率変数列 <math>X_1, X_2, \cdots \,</math>,と実数値利得関数列<math>y_0, \ y_1(x_1), \,</math> <math> \ y_2(x_1, x_2), \,</math> <math> \cdots, \ y_{\infty}(x_1, x_2,\dots) \,</math>に対して, 逐次に確率変数列<math>X_1 \,</math>, <math>X_2 \,</math>, <math>\cdots \,</math>を観測し, 各<math>n \,</math>段階において<math>X_1=x_1, X_2=x_2, \cdots, X_n=x_n \,</math>を観測後に観測を停止して利得<math>y_n(x_1, \dots, x_n) \,</math>を得るか, 継続して<math>X_{n+1} \,</math>を観測するかを決定を下す.このとき, 期待利得を最大にする(もしくは期待費用を最小化する)停止時刻を求めるのが最適停止問題である.
-詳しくは[[《最適停止》|基礎編：最適停止]]を参照.
+=== 詳説 ===

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	結合分布が既知である確率変数列 <math>X_1, X_2, \cdots \,</math>,と実数値利得関数列<math>y_0, \ y_1(x_1), \,</math> <math> \ y_2(x_1, x_2), \,</math> <math> \cdots, \ y_{\infty}(x_1, x_2,\dots) \,</math>に対して, 逐次に確率変数列<math>X_1 \,</math>, <math>X_2 \,</math>, <math>\cdots \,</math>を観測し, 各<math>n \,</math>段階において<math>X_1=x_1, X_2=x_2, \cdots, X_n=x_n \,</math>を観測後に観測を停止して利得<math>y_n(x_1, \dots, x_n) \,</math>を得るか, 継続して<math>X_{n+1} \,</math>を観測するかを決定を下す.このとき, 期待利得を最大にする(もしくは期待費用を最小化する)停止時刻を求めるのが最適停止問題である.		結合分布が既知である確率変数列 <math>X_1, X_2, \cdots \,</math>,と実数値利得関数列<math>y_0, \ y_1(x_1), \,</math> <math> \ y_2(x_1, x_2), \,</math> <math> \cdots, \ y_{\infty}(x_1, x_2,\dots) \,</math>に対して, 逐次に確率変数列<math>X_1 \,</math>, <math>X_2 \,</math>, <math>\cdots \,</math>を観測し, 各<math>n \,</math>段階において<math>X_1=x_1, X_2=x_2, \cdots, X_n=x_n \,</math>を観測後に観測を停止して利得<math>y_n(x_1, \dots, x_n) \,</math>を得るか, 継続して<math>X_{n+1} \,</math>を観測するかを決定を下す.このとき, 期待利得を最大にする(もしくは期待費用を最小化する)停止時刻を求めるのが最適停止問題である.
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		+	詳しくは[[《最適停止》\|基礎編：最適停止]]を参照.

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	'''【さいてきていし (optimal stopping)】'''		'''【さいてきていし (optimal stopping)】'''

−	結合分布が既知である確率変数列 $X_1, X_2, \cdots$,と実数値利得関数列$y_0, \ y_1(x_1),~~$ $~~ \ y_2(x_1, x_2),~~$ $~~ \cdots, \ y_{\infty}(x_1, x_2,\dots)$に対して, 逐次に確率変数列$X_1$, $X_2$, $\cdots$を観測し, 各$n$段階において$X_1=x_1, X_2=x_2, \cdots, X_n=x_n$を観測後に観測を停止して利得$y_n(x_1, \dots, x_n)$を得るか, 継続して$X_{n+1}$を観測するかを決定を下す.このとき, 期待利得を最大にする(もしくは期待費用を最小化する)停止時刻を求めるのが最適停止問題である.	+	結合分布が既知である確率変数列 <math>X_1, X_2, \cdots \,</math>,と実数値利得関数列<math>y_0, \ y_1(x_1), \,</math> <math> \ y_2(x_1, x_2), \,</math> <math> \cdots, \ y_{\infty}(x_1, x_2,\dots) \,</math>に対して, 逐次に確率変数列<math>X_1 \,</math>, <math>X_2 \,</math>, <math>\cdots \,</math>を観測し, 各<math>n \,</math>段階において<math>X_1=x_1, X_2=x_2, \cdots, X_n=x_n \,</math>を観測後に観測を停止して利得<math>y_n(x_1, \dots, x_n) \,</math>を得るか, 継続して<math>X_{n+1} \,</math>を観測するかを決定を下す.このとき, 期待利得を最大にする(もしくは期待費用を最小化する)停止時刻を求めるのが最適停止問題である.

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−	【さいてきていし (optimal stopping)】	+	'''【さいてきていし (optimal stopping)】'''

	結合分布が既知である確率変数列 $X_1, X_2, \cdots$,と実数値利得関数列$y_0, \ y_1(x_1),$ $ \ y_2(x_1, x_2),$ $ \cdots, \ y_{\infty}(x_1, x_2,\dots)$に対して, 逐次に確率変数列$X_1$, $X_2$, $\cdots$を観測し, 各$n$段階において$X_1=x_1, X_2=x_2, \cdots, X_n=x_n$を観測後に観測を停止して利得$y_n(x_1, \dots, x_n)$を得るか, 継続して$X_{n+1}$を観測するかを決定を下す.このとき, 期待利得を最大にする(もしくは期待費用を最小化する)停止時刻を求めるのが最適停止問題である.		結合分布が既知である確率変数列 $X_1, X_2, \cdots$,と実数値利得関数列$y_0, \ y_1(x_1),$ $ \ y_2(x_1, x_2),$ $ \cdots, \ y_{\infty}(x_1, x_2,\dots)$に対して, 逐次に確率変数列$X_1$, $X_2$, $\cdots$を観測し, 各$n$段階において$X_1=x_1, X_2=x_2, \cdots, X_n=x_n$を観測後に観測を停止して利得$y_n(x_1, \dots, x_n)$を得るか, 継続して$X_{n+1}$を観測するかを決定を下す.このとき, 期待利得を最大にする(もしくは期待費用を最小化する)停止時刻を求めるのが最適停止問題である.

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