U stacionárního procesu závisí funkce autokorelace na?

U stacionárního procesu závisí funkce autokorelace na?
U stacionárního procesu závisí funkce autokorelace na?
Anonim

Vysvětlení: Náhodný proces je definován jako stacionární v přísném smyslu, pokud se jeho statistiky mění s posunem v časovém počátku. Vysvětlení: Funkce autokorelace závisí na časovém rozdílu mezi t1 a t2.

Jaké jsou podmínky pro to, aby byl náhodný proces stacionární?

Intuitivně je náhodný proces {X(t), t∈J} stacionární, pokud se jeho statistické vlastnosti časem nemění. Například pro stacionární proces mají X(t) a X(t+Δ) stejné rozdělení pravděpodobnosti.

Co je přísně stacionární náhodný proces?

V matematice a statistice je stacionární proces (nebo striktní/přísně stacionární proces nebo silný/silně stacionární proces) stochastický proces, jehož nepodmíněné společné rozdělení pravděpodobnosti se při posunu v čase nemění.

Co je funkce autokorelace v náhodném procesu?

Funkce autokorelace poskytuje míru podobnosti mezi dvěma pozorováními náhodného procesu X(t) v různých okamžicích ta s . Autokorelační funkce X(t) a X(s) je označena RXX(t, s) a definována následovně: (10.2a)

Když se o náhodném procesu říká, že je striktně rozumný nebo přísně stacionární?

Náhodný proces X(t) je považován za stacionární nebo stacionární v přísném smyslu pokud je soubor pdf jakékoli sady vzorkůse nemění s časem . Jinými slovy, společné pdf nebo cdf X(t1), …, X(tk) je stejné jako společné pdf nebo cdf z X t 1 + τ, …, X t k + τ pro jakýkoli časový posun τ a pro všechny možnosti t1, …, tk.

Doporučuje: