隨機模型

隨機模型是一種非確定性模型，變數之間的關係是以統計值的形式給出的模型。

基本信息

• 中文名：隨機模型
• 英文名：stochastic model

• 定義：一種非確定性模型
• 存在情況：不確定現象是普遍存在的

簡介

英文名：stochasticmodel；

定義：一種非確定性模型，變數之間的關係是以統計值的形式給出的，這類模型稱之為隨機模型；

如果模型中的任一外生變數不確定，並且隨著具體條件的改變而改變，這個模型就被稱為隨機模型。

存在情況

隨機模型

在現實世界中，不確定現象是普遍存在的。例如，漂浮在液面上的微小粒子不斷地進行著雜亂無章運動，粒子在任一時刻的位置是不確定的；又如公共汽車站等車的人數在任一時刻也是不確定的，因為隨時都可能有乘客的到來和離去。這類不確定現象，表面看來無法把握，其實，在其不確定的背後，往往隱藏著某種確定的機率規律，因此，以機率和數理統計為基礎的隨機模型就成為解決此類問題最有效的工具之一。

依隨機規律是否隨時間的變化而變化，隨時模型可分為靜態和動態兩類，前者只涉及到隨機變數（向量）的機率分布及其數字特徵，後者則要處理隨機過程和隨機微分方程。

靜態隨機模型常見套用有：釣魚問題、報童的策略、電梯問題、經濟軋鋼問題等。

隨機模型是試驗的各處理皆是隨機抽自的一組隨機樣本，因而處理效應τ是隨機的，隨試驗的不同而不同。若重複做試驗，必然是從總體中隨機抽取一組新的樣本。其分析的目的不在於研究處理效應，而是在於研究τ的變異度，故推斷也不是關於某些供試處理，而是關於抽出這些處理的整個總體。