Яка різниця між стохастичними та детермінованими моделями? На відміну від детермінованих моделей, які дають однакові точні результати для певного набору вхідних даних, стохастичні моделі є протилежними. Модель представляє дані та передбачає результати, які враховують певні рівні непередбачуваності або випадковості.
Детерміновані моделі базуються на точних вхідних даних і дають однаковий вихід для даного набору вхідних даних. Ці моделі припускають, що майбутнє можна з упевненістю передбачити на основі поточного стану. З іншого боку, стохастичні моделі включають випадковість і невизначеність у процес моделювання.
«Стохастик» – це опис, який стосується результати на основі випадкової ймовірності. Його етимологія походить від грецького слова «stókhos», що означає «здогадка». Стохастичні системи, стохастичний аналіз і стохастична оптимізація можуть мати місце щоразу, коли в гру вступає набір випадкових величин.
Детермінована модель дозволяє точно розрахувати майбутню подію без залучення випадковості. Якщо щось є детермінованим, у вас є всі дані, необхідні для точного прогнозування (визначення) результату.
Детермінований проти стохастичного Детерміновані – це середовища, де наступний стан можна спостерігати в заданий момент часу. Тому в оточенні немає невизначеності. Стохастичне середовище є протилежністю детермінованого середовища. Наступний стан абсолютно непередбачуваний для агента.
Існує два різних способи моделювання лінійного тренду. Детермінований тренд отримано за допомогою регресійної моделі yt=β0+β1t+ηt, yt = β0 + β1t + ηt, де ηt є процесом ARMA. Стохастичний тренд отримано за допомогою моделі yt=β0+β1t+ηt, y t = β 0 + β 1 t + η t, де ηt є процесом ARIMA з d=1.