Elementare Markoweigenschaft
Die elementare Markoweigenschaft ist in der Wahrscheinlichkeitstheorie eine Eigenschaft von stochastischen Prozessen. Sie ist eine allgemein formulierte Bedingung daran, wie sehr der Prozess von seiner Vergangenheit beeinflusst wird und ermöglicht die Definition von Markowprozessen unter vielfältigen Rahmenbedingungen.
Definition
Gegeben sei eine Indexmenge
sowie ein stochastischer Prozess
mit Werten in
und mit erzeugter
Filtrierung
.
Der Prozess
hat die elementare Markoweigenschaft, wenn für jedes
und alle
mit
gilt, dass
.
Interpretation
Aufbauend auf dem bedingten
Erwartungswert lässt sich der Term
interpretieren als die beste Vorhersage, die man für das Ereignis
angeben kann, wenn man über die Informationen aus
verfügt.
Die Filtrierung
enthält nun alle Informationen über den Verlauf des Prozesses von Beginn bis zum
Zeitpunkt
,
die σ-Algebra
nur die Informationen über den Zeitpunkt
.
Die elementare Markoweigenschaft besagt nun, dass die beste Vorhersage für
ein Ereignis sich nicht mit der Informationslage verändert. Egal ob man den
gesamten Verlauf bis
oder nur den aktuellen Zustand in
kennt, die Vorhersage für den weiteren Verlauf des Prozesses wird dadurch nicht
verändert. Dies ist die „Gedächtnislosigkeit“ bzw. das „kurze Gedächtnis“, das
alle Markowprozesse kennzeichnet.
Beziehung zur schwachen Markoweigenschaft
Die elementare Markoweigenschaft ist allgemeiner als die Schwache Markoweigenschaft. Diese fordert die Existenz eines Markowkerns, der die Übergangswahrscheinlichkeiten beschreibt. Außerdem fordert sie im Gegensatz zur elementaren Markoweigenschaft, dass die Übergangswahrscheinlichkeiten zeitunabhängig sind, sie wird also nur von homogenen Markowprozessen erfüllt.
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Datum der letzten Änderung: Jena, den: 31.03. 2021