弗莱迪·帕尔玛;梅纳，拉姆塞斯·H。 一类连续时间可逆Markov模型的对偶性。 （英语） Zbl 1459.60149号 统计 55，编号1，231-242（2021）. 摘要：使用条件概率结构，我们构建了驱动可逆马尔可夫过程吸引类的转移概率。这种构造中使用的机制允许找到一个对偶马尔可夫过程。然后利用这种对偶性通过对偶计算一个过程的预测算子。特别地，我们识别了一些非共轭模型的对偶，即（M/M/）排队模型和简单的出生、死亡和移民过程。这种对偶确保可以通过有限和来计算预测算子。 MSC公司： 60J25型 一般状态空间上的连续时间马尔可夫过程 60G35型 信号检测和滤波（随机过程方面） 60K25码 排队论（概率论方面） 关键词：马尔可夫过程的对偶性;可逆马尔可夫过程;排队论;转移概率 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Palma}和\textit{R.H.Mena}，统计学55，第1期，231--242（2021；Zbl 1459.60149） 全文： 内政部 参考文献： [1] Karlin，S.，《随机过程第一课程》（2014），纽约：学术出版社，纽约·Zbl 0177.21102号 [2] Liggett，TM，《连续时间马尔可夫过程：简介》，第113卷（2010），普罗维登斯，RI:美国数学学会，普罗维登斯，RI·Zbl 1205.60002号 [3] 埃塞俄比亚，SN；Kurtz，TG.，《马尔可夫过程：表征与收敛》（2009），纽约：John Wiley\（####）Sons [4] 戴金，EB。，马尔可夫过程（1965），柏林（HD）：施普林格，柏林（HD）·Zbl 0132.37901号 [5] Särkkä，S.，贝叶斯滤波与平滑（2013），英国剑桥：剑桥大学出版社·Zbl 1274.62021号 [6] 梅纳，R。；Walker，S.，关于连续时间中马尔可夫模型的构造，METRON，67，303-323（2009）·Zbl 1416.60074号 [7] O.帕帕斯皮利奥普洛斯。；Ruggiero，M.，《最优滤波和双重过程》，Bernoulli，201999-2019（2014）·Zbl 1302.60071号 [8] Diaconis，P。；填充，JA。，通过一种新的二元性形式实现的强平稳时间，Ann Probab，18，4，1483-1522（1990）·Zbl 0723.60083号 [9] Möhle，M.，对偶概念及其在中性种群遗传模型中产生的马尔可夫过程中的应用，Bernoulli，5，5，761-777（1999）·Zbl 0942.92020号 [10] Liggett，TM，《相互作用粒子系统》，第276卷（2012），纽约：Springer Science&Business Media，纽约 [11] Jansen，S。；Kurt，N.，《关于马尔可夫过程的二重性概念》，Probab Surv，11，59-120（2014）·Zbl 1292.60077号 [12] 皮特，MK；查特菲尔德，C。；Walker，S.，通过潜在过程构建一阶平稳自回归模型，Scand J Stat，29657-663（2002）·兹比尔1035.62086 [13] Leisen，F。；梅纳，R。；Palma，F.，关于负二项模型的灵活构造，Stat Probab Lett，152，1-8（2019）·Zbl 1459.60146号 [14] Kelly，FP.，《可逆性与随机网络》（2011），英国剑桥：剑桥大学出版社·Zbl 1260.60001号 [15] 林德利，DV。，《单服务器排队理论》（1952），英国剑桥：剑桥大学出版社·Zbl 0046.35501号 [16] 考克斯，J。；Ingersoll，J。；Ross，S.，利率期限结构理论，《计量经济学》，53385-407（1985）·Zbl 1274.91447号 [17] Walker，S。；Hatjispyros，S。；Nicoleris，T.，《Fleming-Viot过程和贝叶斯非参数》，《Ann Appl Probab》，17，67-80（2007）·Zbl 1131.60045号 [18] O.帕帕斯皮利奥普洛斯。；Ruggiero，M。；Spanå，D.，时间演化狄利克雷和伽马随机测度的共轭性质，Electron J Stat，1033452-3489（2016）·Zbl 1353.62092号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。