Förklaring: En slumpmässig process definieras som stationär i strikt mening om dess statistik varierar med en förskjutning i tidsursprung. Förklaring: Autokorrelationsfunktionen beror på tidsskillnaden mellan t1 och t2.
Vilka är villkoren för att en slumpmässig process ska vara stationär?
Intuitivt är en slumpmässig process {X(t), t∈J} stationär om dess statistiska egenskaper inte ändras med tiden. Till exempel, för en stationär process, har X(t) och X(t+Δ) samma sannolikhetsfördelningar.
Vad är en strikt stationär slumpmässig process?
Inom matematik och statistik är en stationär process (eller en strikt/strikt stationär process eller stark/starkt stationär process) en stokastisk process vars ovillkorliga gemensamma sannolikhetsfördelning inte ändras när den skiftas i tid.
Vad är autokorrelationsfunktion i slumpmässig process?
Autokorrelationsfunktionen ger ett mått på likhet mellan två observationer av den slumpmässiga processen X(t) vid olika tidpunkter t och s . Autokorrelationsfunktionen för X(t) och X(s) betecknas med RXX(t, s) och definieras enligt följande: (10.2a)
När den slumpmässiga processen sägs vara strikt meningsfull eller strikt stationär?
En slumpmässig process X(t) sägs vara stationär eller stationär med strikt mening om pdf-filen för en uppsättning sampelvarierar inte med tiden . Med andra ord, den gemensamma pdf-filen eller cdf-filen för X(t1), …, X(tk) är densamma som den gemensamma pdf-filen eller cdf av X t 1 + τ, …, X t k + τ för valfri tidsförskjutning τ, och för alla val av t1, …, tk.