1樓：
3. I think random field can be an extension.
4. Can the embedded DTMC (discrete time Markov chain) of a CTMC (continuous time Markov chain) be an example, where the time index is random ?
5. For a certain stochastic process, when the time evolves, new information about the system may be revealed step by step, which is called the filtration. So when you are in a certain time point, your information set may be larger than that when you are at the beginning.
So when you treat the stochastic process as a multiple random variable, some information might be lost, unless the process is independent for each time point. This is only my guess
2樓：
只能回答隨機分析的問題，統計的想法我不懂，但是隨機分析是嚴格的數學，要相信數學的自洽。隨機變數族的指標集解讀成什麼是無關緊要的，數學的性質和定理有嚴格的數學定義保障的。
指標集一般取成實數集的子集，上面有全序關係（大小關係），定義流、停時、鞅的時候要用到，馬爾科夫性的話還要用到上面的半群結構（加法運算）。隨機向量，隨機序列，隨機過程分別是指標集為有限集，可數集，和區間時候的情況，當然可以統一地看成隨機變數族。
隨機過程的指標能不能當成隨機變數，回憶隨機變數實際上是樣本空間上的可測函式，固定指標作為常值函式是可測的，當然可以被當成隨機變數。實際上我們當然更關心反過來的情況，盡量把固定指標推廣到隨機指標去，比如停時這樣的概念。
化學中「有毒」與「無毒」有沒有什麼具體的劃分界限？
蘇靈 最典型的是半致死量 LD50。其他毒理學指標 IDLH Certain safety factor Therapeutic index Protective index Fixed Dose Procedure to estimate LD50 Median toxic dose TD50 L...
流資料和時間序列資料的區別是什麼？
狂奔的小螞蟻 非常榮幸首答此問題。首先資料流和時間序列是兩個概念。題主已經做了一點資料流和時間序列的介紹。補充一點，根據資料流的範圍廣度這個特點，資料流資料的屬性大多與地理資訊 IP位址 手機號碼等有關，而且往往與時間聯絡在一起。時間序列是指變數依據時間先後順序採集到的一系列觀測值的集合，可以是一維...
時間序列的資料如何進行主成分分析？
魚鰭的鰭 時間序列做成分分析的方法還是很多的，這個問題正好跟我博士選題撞了一部分。姑且列舉幾個選項作為參考吧，回頭有時間 有人想知道再來細說。Independent Component Analysis Hallin,M.Mehta,C.2015 R Estimation for Asymmetri...