马氏链模型.ppt
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马氏链模型(MarkovChainModel)随机过程被认为是概率论的“动力学”部分,即它的研究对象是随时间演变的随机现象,它是从多维随机变量向一族(无限多个)随机变量的推广。给定一随机试验E,其样本空间S={e},将样本空间中的每一元作如下对应,便得到一系列结果:4一维、二维或一般的多维随机变量的研究是概率论的研究内容,而随机序列、随机过程则是随机过程学科的研究内容。从前面的描述中看到,它的每一样本点所对应的,是一个数列或是一个关于t的函数。678910例:气象案例的马尔可夫链表示称条件概率13如果把1
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统计模型马氏链模型.ppt
建立实际回归模型的过程线性回归实例选讲--牙膏的销售量明确问题-----牙膏的销售量2.基本模型Matlab统计分析4.结果分析控制价格差x1=0.2元,投入广告费x2=6.5百万元5.模型改进比较:两模型销售量预测x2=6.5讨论:交互作用影响多元二项式回归完全二次多项式模型牙膏的销售量非线性回归实例选讲--酶促反应建立数学模型,反映该酶促反应的速度与底物浓度以及经嘌呤霉素处理与否之间的关系设计了两个实验酶经过嘌呤霉素处理酶未经嘌呤霉素处理实验数据:经嘌呤霉素处理解决方案一:线性化模型线性化模型结果分析
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§4.3马氏链模型相应的转移矩阵为:常染色体遗传模型(b)建模根据假设(ii),先考虑第n代中的AA型。由于第n-1代的AA型与AA型结合。后代全部是AA型;第n-1代的Aa型与AA型结合,后代是AA型的可能性为1/2,而第n-1代的aa型与AA型结合,后代不可能是AA型。因此当n=1,2…时将(4.2)、(4.3)、(4.4)式相加,得由(4.5)式递推,得因此即所以有并且解得:现在,我们考虑在控制结合的情况下,如何确定后代中隐性患者的概率。(b)建模由假设(iii),从第n-1代到第n代基因型分布的变