Paskaidrojums: nejaušs process ir definēts kā stacionārs tiešā nozīmē, ja tā statistika mainās atkarībā no laika sākuma. Paskaidrojums: Autokorelācijas funkcija ir atkarīga no laika starpības starp t1 un t2.
Kādi ir nosacījumi, lai nejaušs process būtu nekustīgs?
Intuitīvi, nejaušs process {X(t), t∈J} ir stacionārs ja tā statistiskās īpašības nemainās laika gaitā. Piemēram, stacionāram procesam X(t) un X(t+Δ) ir vienādi varbūtības sadalījumi.
Kas ir stingri stacionārs nejaušības process?
Matemātikā un statistikā stacionārs process (vai stingrs/stingri stacionārs process vai spēcīgs/stipri stacionārs process) ir stohastisks process, kura beznosacījumu kopīgās varbūtības sadalījums nemainās, nobīdot to laikā.
Kas ir autokorelācijas funkcija nejaušā procesā?
Autokorelācijas funkcija nodrošina līdzības mērījumu starp diviem nejaušā procesa X(t) novērojumiem dažādos laika punktos t un s . X(t) un X(s) autokorelācijas funkcija ir apzīmēta ar RXX(t, s) un definēta šādi: (10.2a)
Ja tiek uzskatīts, ka nejaušais process ir stingrs vai stingri nekustīgs?
Nejaušs process X(t) ir stacionārs vai stingrā nozīmē stacionārs ja jebkuras paraugu kopas pdfnemainās ar laiku . Citiem vārdiem sakot, X(t1), …, X(tk) kopīgais pdf vai cdf ir tāds pats kā kopīgais pdf. vai cdf no X t 1 + τ, …, X t k + τ jebkurai laika nobīdei τ un visām t1, …, tk.
