Стационардык процесс үчүн автокорреляция функциясы көз каранды?

Стационардык процесс үчүн автокорреляция функциясы көз каранды?
Стационардык процесс үчүн автокорреляция функциясы көз каранды?
Anonim

Түшүндүрүү: Кокус процесс стационардык деп аныкталат, эгерде анын статистикасы убакыттын келип чыгышынын өзгөрүшүнө жараша өзгөрүп турса. Түшүндүрмө: Автокорреляция функциясы t1 менен t2 ортосундагы убакыт айырмасынан көз каранды.

Кокус процесстин стационардык болушу үчүн кандай шарттар бар?

Интуитивдик түрдө кокустук процесс {X(t), t∈J} стационардуу эгер анын статистикалык касиеттери убакыт боюнча өзгөрбөсө. Мисалы, стационардык процесс үчүн X(t) жана X(t+Δ) бирдей ыктымалдык бөлүштүрүүгө ээ.

Стационардык кокус процесс деген эмне?

Математикада жана статистикада стационардык процесс (же катуу/катуу стационардык процесс же күчтүү/катуу стационардык процесс) стохастикалык процесс, анын шартсыз биргелешкен ыктымалдык бөлүштүрүлүшү убакыттын өтүшү менен жылганда өзгөрбөйт.

Кокус процессте автокорреляция функциясы деген эмне?

Автокорреляция функциясы т жана s убакыттын ар кандай чекиттеринде X(t) кокустук процессинин эки байкоосунун ортосундагы окшоштуктун өлчөмүн камсыз кылат. X(t) жана X(s) автокорреляция функциясы RXX(t, s) менен белгиленет жана төмөнкүдөй аныкталат: (10.2a)

Кокус процесс качан катуу мааниге ээ же катуу стационардык деп айтылат?

Кокус процесс X(t) стационардуу же катуу маанидеги стационардуу деп айтылат эгер кандайдыр бир үлгүлөрдүн жыйындысынын pdfубакыт менен өзгөрбөйт. Башка сөз менен айтканда, X(t1), …, X(tk) биргелешкен pdf же cdf биргелешкен pdf менен бирдей. же cdf X t 1 + τ, …, X t k + τ каалаган убакыт τ үчүн жана t1, …, tk бардык тандоолору үчүн.

Сунушталууда: