¿Cuál es la diferencia intuitiva entre un modelo estocástico y un modelo determinista?

Un modelo determinista implica que, dada alguna entrada y parámetros, la salida siempre será la misma, por lo que la variabilidad de la salida es nula en condiciones idénticas. Los modelos deterministas a menudo se usan en física e ingeniería porque la combinación de modelos deterministas siempre crea modelos deterministas.

Un modelo estocástico implica que, dada alguna entrada, la salida puede fluctuar con determinadas propiedades y distribución.

Ejemplo 1 con un teatro :
Si los precios de las entradas se calculan con la posición en el teatro, el día del mes y la hora del evento, entonces el modelo de precios es determinista, porque las entradas dadas siempre arrojarán el mismo precio.

Sin embargo, si el precio aumenta un 5% cuando más de tres personas vinieron a comprar un boleto la hora anterior, entonces el precio se vuelve aleatorio (si compré un lugar para el mismo asiento, el mismo día a la misma hora, varios veces, mi boleto no hubiera costado lo mismo cada vez).

Ejemplo 2 con mecánica básica:
Un científico está tratando de entender la gravedad y deja caer una manzana en el suelo para medir el tiempo que está cayendo. Si su modelo es determinista, utilizará el hecho de que la aceleración es constante e igual a g (suponiendo que la fricción es despreciable) y esperará que el tiempo sea exactamente el mismo en cada prueba.
[mates]
t_ {determinista} = \ sqrt {\ frac {2H} {g}}
[/mates]
Esto no parece muy probable, por lo que considera que el tiempo de caída será el tiempo de caída determinista que calculó justo antes, más o menos una cierta fluctuación, que espera que se distribuya normalmente, con una media nula y una variación que él puede calcular a partir de sus pruebas.
Ahora tenemos:
[mates]
t_ {estocástico} = t_ {determinista} + \ sigma \ cdot Z
[/mates]
Con [matemáticas] Z \ sim N (0,1) [/ matemáticas]
Ejemplo de modelos estocásticos son las cadenas de Markov, en las que puedes leer aquí (el video en las respuestas es genial para tener una buena idea).
¿Cómo le explico las cadenas de Markov a un niño de 10 años?

More Interesting

¿Hay una buena lista de ejemplos de cómo los problemas genéricos se convierten a MapReduce?

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de tener mi propio servidor en la nube?

¿Cuál es la principal diferencia entre la forma bayesiana de estimación de parámetros y la regresión lineal?

¿Cuál es la diferencia entre la agrupación de texto y la clasificación de texto?

¿Cuál es la diferencia entre gradiente de política determinista y gradiente de política estocástica?

¿Cuál es la diferencia entre los métodos de gradiente de políticas y los métodos de actor crítico?

Dado lo éticamente y empáticamente incompetentes que son los humanos, ¿cuándo comenzaremos a entrenar el aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos de decisiones éticas?

¿Por qué no es una práctica estándar publicar pesos de modelos entrenados junto con el código fuente para trabajos de investigación de aprendizaje profundo?

¿Cómo funcionan los vectores de párrafo frente a codificadores automáticos variacionales?

Después de dominar el aprendizaje profundo, ¿es posible conseguir un trabajo en aprendizaje automático?

¿Cuáles son todas las diferencias entre el aprendizaje en línea y el aprendizaje fuera de línea con backpropagation?

¿En qué casos las redes convolucionales no son una buena opción para la clasificación de imágenes?

¿Qué puedo hacer con un conjunto de datos de temperatura?

¿Hay alguna conexión entre el aprendizaje de kernel múltiple (MLK) y el aprendizaje profundo?

¿Cuál puede ser un buen problema de investigación computacional para trabajar con el conjunto de datos de Wikipedia?