25 resultados para matematik
Resumo:
Individual movement is very versatile and inevitable in ecology. In this thesis, I investigate two kinds of movement body condition dependent dispersal and small-range foraging movements resulting in quasi-local competition and their causes and consequences on the individual, population and metapopulation level. Body condition dependent dispersal is a widely evident but barely understood phenomenon. In nature, diverse relationships between body condition and dispersal are observed. I develop the first models that study the evolution of dispersal strategies that depend on individual body condition. In a patchy environment where patches differ in environmental conditions, individuals born in rich (e.g. nutritious) patches are on average stronger than their conspecifics that are born in poorer patches. Body condition (strength) determines competitive ability such that stronger individuals win competition with higher probability than weak individuals. Individuals compete for patches such that kin competition selects for dispersal. I determine the evolutionarily stable strategy (ESS) for different ecological scenarios. My models offer explanations for both dispersal of strong individuals and dispersal of weak individuals. Moreover, I find that within-family dispersal behaviour is not always reflected on the population level. This supports the fact that no consistent pattern is detected in data on body condition dependent dispersal. It also encourages the refining of empirical investigations. Quasi-local competition defines interactions between adjacent populations where one population negatively affects the growth of the other population. I model a metapopulation in a homogeneous environment where adults of different subpopulations compete for resources by spending part of their foraging time in the neighbouring patches, while their juveniles only feed on the resource in their natal patch. I show that spatial patterns (different population densities in the patches) are stable only if one age class depletes the resource very much but mainly the other age group depends on it.
Resumo:
Whether a statistician wants to complement a probability model for observed data with a prior distribution and carry out fully probabilistic inference, or base the inference only on the likelihood function, may be a fundamental question in theory, but in practice it may well be of less importance if the likelihood contains much more information than the prior. Maximum likelihood inference can be justified as a Gaussian approximation at the posterior mode, using flat priors. However, in situations where parametric assumptions in standard statistical models would be too rigid, more flexible model formulation, combined with fully probabilistic inference, can be achieved using hierarchical Bayesian parametrization. This work includes five articles, all of which apply probability modeling under various problems involving incomplete observation. Three of the papers apply maximum likelihood estimation and two of them hierarchical Bayesian modeling. Because maximum likelihood may be presented as a special case of Bayesian inference, but not the other way round, in the introductory part of this work we present a framework for probability-based inference using only Bayesian concepts. We also re-derive some results presented in the original articles using the toolbox equipped herein, to show that they are also justifiable under this more general framework. Here the assumption of exchangeability and de Finetti's representation theorem are applied repeatedly for justifying the use of standard parametric probability models with conditionally independent likelihood contributions. It is argued that this same reasoning can be applied also under sampling from a finite population. The main emphasis here is in probability-based inference under incomplete observation due to study design. This is illustrated using a generic two-phase cohort sampling design as an example. The alternative approaches presented for analysis of such a design are full likelihood, which utilizes all observed information, and conditional likelihood, which is restricted to a completely observed set, conditioning on the rule that generated that set. Conditional likelihood inference is also applied for a joint analysis of prevalence and incidence data, a situation subject to both left censoring and left truncation. Other topics covered are model uncertainty and causal inference using posterior predictive distributions. We formulate a non-parametric monotonic regression model for one or more covariates and a Bayesian estimation procedure, and apply the model in the context of optimal sequential treatment regimes, demonstrating that inference based on posterior predictive distributions is feasible also in this case.
Resumo:
Let X be a topological space and K the real algebra of the reals, the complex numbers, the quaternions, or the octonions. The functions form X to K form an algebra T(X,K) with pointwise addition and multiplication.
We study first-order definability of the constant function set N' corresponding to the set of the naturals in certain subalgebras of T(X,K).
In the vocabulary the symbols Constant, +, *, 0', and 1' are used, where Constant denotes the predicate defining the constants, and 0' and 1' denote the constant functions with values 0 and 1 respectively.
The most important result is the following. Let X be a topological space, K the real algebra of the reals, the compelex numbers, the quaternions, or the octonions, and R a subalgebra of the algebra of all functions from X to K containing all constants. Then N' is definable in
Resumo:
Frictions are factors that hinder trading of securities in financial markets. Typical frictions include limited market depth, transaction costs, lack of infinite divisibility of securities, and taxes. Conventional models used in mathematical finance often gloss over these issues, which affect almost all financial markets, by arguing that the impact of frictions is negligible and, consequently, the frictionless models are valid approximations. This dissertation consists of three research papers, which are related to the study of the validity of such approximations in two distinct modeling problems. Models of price dynamics that are based on diffusion processes, i.e., continuous strong Markov processes, are widely used in the frictionless scenario. The first paper establishes that diffusion models can indeed be understood as approximations of price dynamics in markets with frictions. This is achieved by introducing an agent-based model of a financial market where finitely many agents trade a financial security, the price of which evolves according to price impacts generated by trades. It is shown that, if the number of agents is large, then under certain assumptions the price process of security, which is a pure-jump process, can be approximated by a one-dimensional diffusion process. In a slightly extended model, in which agents may exhibit herd behavior, the approximating diffusion model turns out to be a stochastic volatility model. Finally, it is shown that when agents' tendency to herd is strong, logarithmic returns in the approximating stochastic volatility model are heavy-tailed. The remaining papers are related to no-arbitrage criteria and superhedging in continuous-time option pricing models under small-transaction-cost asymptotics. Guasoni, Rásonyi, and Schachermayer have recently shown that, in such a setting, any financial security admits no arbitrage opportunities and there exist no feasible superhedging strategies for European call and put options written on it, as long as its price process is continuous and has the so-called conditional full support (CFS) property. Motivated by this result, CFS is established for certain stochastic integrals and a subclass of Brownian semistationary processes in the two papers. As a consequence, a wide range of possibly non-Markovian local and stochastic volatility models have the CFS property.
Resumo:
Elucidating the mechanisms responsible for the patterns of species abundance, diversity, and distribution within and across ecological systems is a fundamental research focus in ecology. Species abundance patterns are shaped in a convoluted way by interplays between inter-/intra-specific interactions, environmental forcing, demographic stochasticity, and dispersal. Comprehensive models and suitable inferential and computational tools for teasing out these different factors are quite limited, even though such tools are critically needed to guide the implementation of management and conservation strategies, the efficacy of which rests on a realistic evaluation of the underlying mechanisms. This is even more so in the prevailing context of concerns over climate change progress and its potential impacts on ecosystems. This thesis utilized the flexible hierarchical Bayesian modelling framework in combination with the computer intensive methods known as Markov chain Monte Carlo, to develop methodologies for identifying and evaluating the factors that control the structure and dynamics of ecological communities. These methodologies were used to analyze data from a range of taxa: macro-moths (Lepidoptera), fish, crustaceans, birds, and rodents. Environmental stochasticity emerged as the most important driver of community dynamics, followed by density dependent regulation; the influence of inter-specific interactions on community-level variances was broadly minor. This thesis contributes to the understanding of the mechanisms underlying the structure and dynamics of ecological communities, by showing directly that environmental fluctuations rather than inter-specific competition dominate the dynamics of several systems. This finding emphasizes the need to better understand how species are affected by the environment and acknowledge species differences in their responses to environmental heterogeneity, if we are to effectively model and predict their dynamics (e.g. for management and conservation purposes). The thesis also proposes a model-based approach to integrating the niche and neutral perspectives on community structure and dynamics, making it possible for the relative importance of each category of factors to be evaluated in light of field data.
Resumo:
The stochastic filtering has been in general an estimation of indirectly observed states given observed data. This means that one is discussing conditional expected values as being one of the most accurate estimation, given the observations in the context of probability space. In my thesis, I have presented the theory of filtering using two different kind of observation process: the first one is a diffusion process which is discussed in the first chapter, while the third chapter introduces the latter which is a counting process. The majority of the fundamental results of the stochastic filtering is stated in form of interesting equations, such the unnormalized Zakai equation that leads to the Kushner-Stratonovich equation. The latter one which is known also by the normalized Zakai equation or equally by Fujisaki-Kallianpur-Kunita (FKK) equation, shows the divergence between the estimate using a diffusion process and a counting process. I have also introduced an example for the linear gaussian case, which is mainly the concept to build the so-called Kalman-Bucy filter. As the unnormalized and the normalized Zakai equations are in terms of the conditional distribution, a density of these distributions will be developed through these equations and stated by Kushner Theorem. However, Kushner Theorem has a form of a stochastic partial differential equation that needs to be verify in the sense of the existence and uniqueness of its solution, which is covered in the second chapter.
Resumo:
Data-assimilaatio on tekniikka, jossa havaintoja yhdistetään dynaamisiin numeerisiin malleihin tarkoituksena tuottaa optimaalista esitystä esimerkiksi ilmankehän muuttuvasta tilasta. Data-assimilaatiota käytetään muun muassa operaativisessa sään ennustamisessa. Tässä työssä esitellään eri data-assimilaatiomenetelmiä, jotka jakautuvat pääpiirteittäin Kalmanin suotimiin ja variaatioanaalisiin menetelmiin. Lisäksi esitellään erilaisia data-assimilaatiossa tarvittavia apuvälineitä kuten optimointimenetelmiä. Eri data-assimilaatiomenetelmien toimintaa havainnollistetaan esimerkkien avulla. Tässä työssä data-assimilaatiota sovelletaan muun muassa Lorenz95-malliin. Käytännön data-assimilaatio-ongelmana on GOMOS-instrumentista saatavan otsonin assimiloiminen käyttäen hyväksi ROSE-kemiakuljetusmallia.
Resumo:
Matematiikan opetuksen kehittämiseen korkeakoulutasolla on monia tapoja. Tavoitteena on parantaa opiskelijoiden opiskelukokemuksia, jotta he oppisivat paremmin. Oppimisen arvioinnin on todettu vaikuttavan oppimiseen merkittävästi. Arviointi tapahtuu yleensä sen perusteella, kuinka hyvin opiskelija menestyy kokeissa. Näihin kokeisiin liittyy kuitenkin useita ongelmia; ne koostuvat usein muutamasta tehtävästä, eivätkä siten kata koko koealuetta. Lisäksi perinteinen koetilanne on kaukana siitä ympäristöstä, jossa opittuja taitoja on tarkoitus käyttää. Tässä työssä tutkittiin Aalto-yliopiston Teknillisen korkeakoulun kurssin Diskreetin matematiikan perusteet (DMP) arviointikäytännön uudistamista. Kurssi toteutettiin sulautuvan oppimisen mallin mukaisesti osin verkossa. Arvioinnissa painotettiin jatkuvaa harjoitustehtävien tekemistä ja suurin osa näistä tehtävistä toteutetiin tietokoneavusteisina verkkotehtävinä. Käytössä oli automaattisen tarkistamisen mahdollistava STACK-järjestelmä. Työ jakaantui kahteen osaan: arvioinnissa käytettävien STACK-tehtävien laatimiseen ja empiiriseen osuuteen, jossa tutkittiin kurssin onnistumista. Tutkimuksessa keskityttiin toisaalta siihen, miten käytetty arviointimenetelmä toimi ja toisaalta siihen, millaiseksi opiskelijat menetelmän kokivat. Kurssia varten toteutettiin yhteensä 67 STACK-tehtävää, joista 46 oli käytössä kurssilla. Lisäksi kurssilla oli 26 perinteistä kirjallista tehtävää. Käytetyn arviointimenetelmän toimivuutta tutkittiin vertaamalla kurssin tuloksia vuosien 2008 ja 2009 DMP-kurssien tuloksiin. Vertailun perusteella huomattiin, että opiskelijat olivat vuonna 2010 ratkaisseet selvästi enemmän harjoitustehtäviä kuin edellisinä vuosina. Myös arvosanan 0 prosentuaalinen osuus suhteessa kaikkiin annettuihin arvosanoihin pieneni. Opiskelijoiden kokemuksien tutkimista varten laadittiin kurssikokemuskysely. Kyselyssä esitettiin väittämiä liittyen STACK-tehtävien laatuun, tavoitteiden ja vaatimusten selkeyteen, arvioinnin asianmukaisuuteen, työmäärän asianmukaisuuteen, opiskelijoiden sitoutuneisuuteen, käytännön järjestelyihin ja sulautuvaan oppimiseen liittyen. Tulokset olivat erittäin positiivisia. Kaikenkaikkiaan kokeilukurssi sujui hyvin; arvointimenetelmä toimi ja opiskelijat olivat tyytyväisiä. Vertailun ja kyselyn perusteella tärkeimmiksi kehityksen kohteiksi nousivat STACK-tehtävien automaattinen palaute, perinteisten tehtävien pisteyttäminen ja jako perinteisten tehtävien ja STACK-tehtävien välillä.
Kohti uudistuvaa Verkkokoulua : Käyttäjätutkimus osana Tilastokeskuksen oppimateriaalin kehittämistä
Resumo:
Tutkimuksen lähtökohtana on tilastojen luku- ja käyttötaitojen kehittäminen verkko-oppimisympäristöissä. Tutkimus käynnistyi Tilastokeskuksen Verkkokoulun kehittämisen tarpeesta. Päätavoitteena on muodostaa toimenpide-ehdotuksia Verkkokoulun kehittämiselle käyttäjälähtöisestä näkökulmasta. Tutkimuksessa selvitetään, miten matematiikan aineenopettajat käyttävät Tilastokeskuksen Verkkokoulua opetuksessaan ja opetuksensa suunnittelussa, ja millaisia toiveita heillä ja Verkkokoulun parissa työskentelevillä tilastokeskuslaisilla on Verkkokoulun kehittämiseksi. Tämän lisäksi selvitetään Verkkokoulun käyttöä kävijäseurantapalvelun avulla. Tutkimuksella etsitään vastauksia siihen, miten Verkkokoulua voidaan kehittää käyttäjän kannalta paremmaksi palveluksi. Tutkimusongelmiin vastataan verkkokyselyllä, sähköpostihaastattelulla, teemahaastatteluilla ja kävijäseurantapalvelulla kerättyjen aineistojen kvalitatiivisella analyysillä. Matematiikan aineenopettajille tehty kyselylomake toteutettiin maaliskuussa 2009 ja haastattelut syksyn 2009 aikana. Kävijäseurantapalvelun tarkasteluajankohta on 1.9.2008–31.8.2009. Tutkimuksen tulosten mukaan Verkkokoulu tunnetaan huonosti matematiikan aineenopettajien keskuudessa. Verkkokoulun oppimateriaaleja käytetään enemmän opetuksen suunnitteluun kuin opetukseen. Opettajat toivovat etenkin arkielämälähtöisiä ja helposti käytettäviä opetuksen suunnitteluun soveltuvia palveluja, jotka soveltuvat myös perinteiseen luokkahuoneopetukseen. Tilastokeskuslaiset näkevät Verkkokoulun kehittämisen tarpeelliseksi, vaikkakin haastavaksi kehittämiseen tarvittavien resurssien vähyyden vuoksi. Heidän mukaansa Verkkokoulua tulisi päivittää ja laajentaa monipuolisilla oppimateriaalikokonaisuuksilla. Myös teknisen toteutuksen toivotaan uudistuvan. Kävijäseurantapalvelun aineiston mukaan Verkkokoulu on keskimääräistä käytetympi kuin Tilastokeskuksen verkkosivut kokonaisuudes- saan. Verkkokoulua käytetään enemmän yksittäisten asioiden tietojen tarkistamiseen kuin kokonaisuuksien opiskeluun. Johtopäätöksenä voidaan todeta, että Tilastokeskuksen Verkkokoulu on palvelu, joka käyttäjälähtöisen kehittämisen ja markkinoinnin myötä voi nousta merkittävään rooliin tilastoalan kouluttajana. Jotta tähän päästään, kehittämiseen on löydettävä riittävästi resursseja.
Resumo:
Komplexa tal har traditionellt undervisats i de finländska gymnasierna som en valbar kurs. Denna situation har förändrats i och med de nya läroplanerna som tagits i bruk senast hösten 2005. Den nya, striktare läroplanen ger inte lika stora valmöjligheter för skolorna att bestämma undervisningsstoffet, inte ens för de valbara kurserna, och därför har många gymnasier varit tvungna att sluta undervisa om komplexa tal. För att fortsättningsvis ge en möjlighet för gymnasieelever att studera komplexa tal finns detta kompendium. Kompendiet fyller två syften. I de gymnasier där komplexa tal fortfarande finns med i läroplanen kan kompendiet användas som läromedel på ifrågavarande kurs. Kompendiet torde vara önskat eftersom det inte existerar något modernt, finlandssvenskt läromedel där de komplexa talen tas upp. Kompendiets andra, huvudsakliga syfte är att finnas till att ge en möjlighet för de elever, som inte går ett gymnasium där komplexa tal undervisas, att på egen hand lära sig grunder om komplexa tal. Kunskap om utvidgandet av talområdet från reella talen till komplexa hör till matematisk allmänbildning, och är till stor nytta om man är intresserad av att fortsätta studera matematik eller naturvetenskaper efter gymnasiet. Kompendiet kommer att läggas ut på nätet för att få det lättillgängligt. I det första kapitlet behandlas matematikens uppkomst. Det andra kapitlet är en introduktion till varför man behöver komplexa tal, där gås tal- och mängdlära igenom samtidigt som de i kompendiet använda beteckningarna introduceras. I det tredje kapitlet behandlas de komplexa talen; grundläggande räkneregler, absolutbelopp och argument, komplexa tal i polär form och lösning till högregradsekvationer är centrala begrepp. de Moivers formel är ett av de viktigare målen, även Eulers formel behandlas kort. Problematik med negativa kvadratrötter tas också upp. Det fjärde kapitlet handlar om de komplexa talens intressanta historia. I kompendiet finns rikligt med exempel och övningsuppgifter. Kapitel fem innehåller extra övningsuppgifter och i kapitel sex finns lösningarna till samtliga uppgifter. Trots att kompendiets omfång avsevärt ökas i och med dessa lösningar är det av värde att de finns med för att kompendiets huvudsakliga syfte skall uppfyllas: att eleverna på egen hand skall kunna lära sig stoffet.
Resumo:
Deskriptiivisessä vaativuusteoriassa tutkitaan laskennan vaativuuteen liittyviä kysymyksiä logiikan työkalujen avulla. Tällöin käsitellään tilannetta, jossa laskennan syötteenä toimivat äärelliset mallit. Tässä kehyksessä erinäisiä vaativuusluokkia voidaan karakterisoida etsimällä logiikoita, joilla on kyseistä vaativuusluokkaa vastaava ilmaisuvoima. Klassiset esimerkit tällaisista tuloksista ovat Faginin esittämä epädeterministisen polynomiaalisen ajan karakterisaatio logiikan Σ_1^1 avulla ja Immermanin, Livchakin ja Vardin esittämä deterministisen polynomiaalisen ajan karakterisaatio ensimmäisen kertaluvun inflatorisen kiintopistelogiikan avulla. Tässä opinnäytetyössä tarkastellaan Gurevichin esittämää kysymystä polynomiaalisessa ajassa ratkeavien kielten luokan P vahvasta loogisesta karakterisaatiosta. Kyseinen kysymys on yksi äärellisen malliteorian haastavimpia ongelmia. Kysymyksen esittelyyn tarvittavan peruskoneiston läpikäynnin lisäksi tässä käsi- tellään myös sen yhteyksiä laskennan vaativuusteoriassa keskeiseen P-NP-ongelmaan. Gurevichin kysymyksestä voidaan esittää myös rajoitetumpia versioita, mikäli käsitellään tilannetta, jossa laskennan syötteenä voi olla vain kiinnitetyn malliluokan K malleja. Tällöin luokan P karakterisointi helpottuu, ainakin jos luokka K on riittävän suppea. Tässä opinnäytetyössä käydään läpi Grohen esittämä tulos siitä, että mikäli luokaksi K valitaan 3-yhtenäisten tasoverkkojen luokka, niin ensimmäisen kertaluvun inflatorinen kiintopistelogiikka karakterisoi polynomiaalisessa ajassa laskettavat kielet.
Resumo:
Tools known as maximal functions are frequently used in harmonic analysis when studying local behaviour of functions. Typically they measure the suprema of local averages of non-negative functions. It is essential that the size (more precisely, the L^p-norm) of the maximal function is comparable to the size of the original function. When dealing with families of operators between Banach spaces we are often forced to replace the uniform bound with the larger R-bound. Hence such a replacement is also needed in the maximal function for functions taking values in spaces of operators. More specifically, the suprema of norms of local averages (i.e. their uniform bound in the operator norm) has to be replaced by their R-bound. This procedure gives us the Rademacher maximal function, which was introduced by Hytönen, McIntosh and Portal in order to prove a certain vector-valued Carleson's embedding theorem. They noticed that the sizes of an operator-valued function and its Rademacher maximal function are comparable for many common range spaces, but not for all. Certain requirements on the type and cotype of the spaces involved are necessary for this comparability, henceforth referred to as the “RMF-property”. It was shown, that other objects and parameters appearing in the definition, such as the domain of functions and the exponent p of the norm, make no difference to this. After a short introduction to randomized norms and geometry in Banach spaces we study the Rademacher maximal function on Euclidean spaces. The requirements on the type and cotype are considered, providing examples of spaces without RMF. L^p-spaces are shown to have RMF not only for p greater or equal to 2 (when it is trivial) but also for 1 < p < 2. A dyadic version of Carleson's embedding theorem is proven for scalar- and operator-valued functions. As the analysis with dyadic cubes can be generalized to filtrations on sigma-finite measure spaces, we consider the Rademacher maximal function in this case as well. It turns out that the RMF-property is independent of the filtration and the underlying measure space and that it is enough to consider very simple ones known as Haar filtrations. Scalar- and operator-valued analogues of Carleson's embedding theorem are also provided. With the RMF-property proven independent of the underlying measure space, we can use probabilistic notions and formulate it for martingales. Following a similar result for UMD-spaces, a weak type inequality is shown to be (necessary and) sufficient for the RMF-property. The RMF-property is also studied using concave functions giving yet another proof of its independence from various parameters.
Resumo:
The aim of this dissertation is to model economic variables by a mixture autoregressive (MAR) model. The MAR model is a generalization of linear autoregressive (AR) model. The MAR -model consists of K linear autoregressive components. At any given point of time one of these autoregressive components is randomly selected to generate a new observation for the time series. The mixture probability can be constant over time or a direct function of a some observable variable. Many economic time series contain properties which cannot be described by linear and stationary time series models. A nonlinear autoregressive model such as MAR model can a plausible alternative in the case of these time series. In this dissertation the MAR model is used to model stock market bubbles and a relationship between inflation and the interest rate. In the case of the inflation rate we arrived at the MAR model where inflation process is less mean reverting in the case of high inflation than in the case of normal inflation. The interest rate move one-for-one with expected inflation. We use the data from the Livingston survey as a proxy for inflation expectations. We have found that survey inflation expectations are not perfectly rational. According to our results information stickiness play an important role in the expectation formation. We also found that survey participants have a tendency to underestimate inflation. A MAR model has also used to model stock market bubbles and crashes. This model has two regimes: the bubble regime and the error correction regime. In the error correction regime price depends on a fundamental factor, the price-dividend ratio, and in the bubble regime, price is independent of fundamentals. In this model a stock market crash is usually caused by a regime switch from a bubble regime to an error-correction regime. According to our empirical results bubbles are related to a low inflation. Our model also imply that bubbles have influences investment return distribution in both short and long run.
Resumo:
Tutkin Pro Gradu työssäni hyperbolista geometriaa puolitasomallin kautta. Tutkielman päätuloksena on osoittaa, että pari (H,dH) on polkumetrinen avaruus. Aloitan tutkielman käsittelemällä puolitasomallia yleisesti. Määrittelen peruskäsitteitä kuten puolitasomallin joukon H ja kaksi eri tyyppistä hyperbolista suoraa. Toisessa luvussa lähden tutkimaan joukkoa nimeltä Riemannin kuula. Kyseinen joukko on oleellinen puolitasomallin tarkastelun kannalta. Riemannin kuulan tarkastelu vie luontevasti tutkimaan Möbius-kuvauksia, jotka säilyttävät hyperbolisen pituuden puolitasomallissa. Nämä kuvaukset ovat tärkeitä kun käsittelen hyperbolista pituutta ja etäisyyttä. Neljännessä luvussa siirryn tarkastelemaan kaaren pituutta kompleksitasossa. Esittelen polun pituuden käsitteen polkuintegraalin avulla. Viidennessä luvussa siirryn tutkimaan kaaren pituutta joukossa H ja määrittelen hyperbolisen pituuden käsitteen. Kuudennessa luvussa esittelen metriikan käsitteen. Tämän lisäksi määrittelen käsitteen polkumetrinen avaruus. Viimeisessä luvussa todistan, että pari (H,dH) on polkumetrinen avaruus. Samalla määrittelen hyperbolisen etäisyyden dH.