Howtosignalprocessing
- Quelles sont les caractéristiques du processus stationnaire?
- Ce qui définit un processus stationnaire?
- Comment montrez-vous un processus stationnaire?
- Quels sont les types de processus stationnaires?
Quelles sont les caractéristiques du processus stationnaire?
Une partie de la définition d'un processus stationnaire est qu'elle a une variance moyenne et constante constante. Une série avec une moyenne constante traverserait également fréquemment cette valeur moyenne et ne contiendra évidemment pas de tendance. De plus, si une série déjà stationnaire est différente, la série résultante sera toujours stationnaire.
Ce qui définit un processus stationnaire?
En mathématiques et en statistiques, un processus stationnaire (ou un processus strict / strictement stationnaire ou un processus fort / fortement stationnaire) est un processus stochastique dont la distribution de probabilité conjointe inconditionnelle ne change pas lorsqu'elle est décalée dans le temps.
Comment montrez-vous un processus stationnaire?
Intuitivement, un processus aléatoire x (t), t∈J est stationnaire si ses propriétés statistiques ne changent pas par le temps. Par exemple, pour un processus stationnaire, x (t) et x (t + Δ) ont les mêmes distributions de probabilité. En particulier, nous avons fx (t) (x) = fx (t + Δ) (x), pour tous les t, t + Δ∈J.
Quels sont les types de processus stationnaires?
Types de stationnaire
Les séries stationnaires du premier ordre ont des moyens que ne change jamais avec le temps. Toute autre statistique (comme la variance) peut changer. Les séries chronologiques de stationnarité de deuxième ordre (également appelées stationnarité faible) ont une moyenne, une variance constante et une autocovariance qui ne change pas avec le temps.
