2024 Szerző: Elizabeth Oswald | [email protected]. Utoljára módosítva: 2024-01-13 00:07
Magyarázat: Egy véletlenszerű folyamat szigorú értelemben stacionáriusnak minősül, ha statisztikája az időeredet eltolódásával változik. Magyarázat: Az autokorrelációs funkció a t1 és t2 közötti időkülönbségtől függ.
Milyen feltételei vannak annak, hogy egy véletlenszerű folyamat állandó legyen?
Intuitív módon egy {X(t), t∈J} véletlenszerű folyamat stacionárius, ha statisztikai tulajdonságai nem változnak az idő függvényében. Például egy stacionárius folyamat esetén X(t) és X(t+Δ) azonos valószínűségi eloszlású.
Mi az a szigorúan stacionárius véletlenszerű folyamat?
A matematikában és a statisztikában a stacionárius folyamat (vagy szigorú/szigorúan stacionárius vagy erős/erősen stacionárius folyamat) sztochasztikus folyamat, amelynek feltétel nélküli együttes valószínűség-eloszlása nem változik, ha időben eltoljuk.
Mi az autokorrelációs függvény véletlenszerű folyamatban?
Az autokorrelációs függvény a hasonlóság mértékét adja az X(t) véletlenszerű folyamat két megfigyelése között a t és az s különböző időpontokban. Az X(t) és X(s) autokorrelációs függvényét RXX(t, s) jelöljük, és a következőképpen definiáljuk: (10.2a)
Ha a véletlenszerű folyamatról azt mondják, hogy szigorú értelmű vagy szigorúan stacioner?
Az X(t) véletlenszerű folyamatról azt mondjuk, hogy stacionárius vagy szigorú értelemben vett stacionárius ha bármely mintakészlet pdf-jenem változik az idő függvényében . Más szavakkal, az X(t1), …, X(tk) együttes pdf-je vagy cdf-je megegyezik az egyesített pdf-vel vagy X t 1 + τ, …, X t k + τ cdf-je bármely τ időeltoláshoz, és minden t1, …, tk.
Ajánlott:
Izoterm folyamathoz?
Az izoterm folyamat egy rendszer változása, amelyben a hőmérséklet állandó marad: ΔT=0. … Ezzel szemben adiabatikus folyamat akkor megy végbe, amikor egy rendszer nem cserél hőt a környezetével (Q=0). Más szavakkal, izoterm folyamatban a ΔT=0, de Q ≠ 0, míg az adiabatikus folyamatban ΔT ≠ 0, de Q=0.
Mi az a nem stacionárius idősor?
A legintuitívabb értelemben a stacionaritás azt jelenti, hogy egy idősort generáló folyamat statisztikai tulajdonságai nem változnak az időben. Ez nem azt jelenti, hogy a sorozat nem változik az idő múlásával, csak azt, hogy a változás módja nem változik az idő múlásával.
Melyik függvény a másodfokú függvény?
A másodfokú függvény a következő formájú: f(x)=ax 2 + bx + c, ahol a, b és c olyan számok, amelyek a nem egyenlő nullával. A másodfokú függvény grafikonja egy parabolának nevezett görbe. Melyek a példák a másodfokú függvényre? Kvadratikus függvény definíciója Lássunk néhány példát a másodfokú függvényekre:
A reverzibilis adiabatikus folyamathoz az entrópia változása?
látjuk, hogy egy rendszer entrópiaváltozása egy reverzibilis, adiabatikus folyamat során nulla. Mi az adiabatikus folyamat entrópiaváltozása? Ezért egy adiabatikus folyamat entrópiájának változása nullával egyenlő. Mi a reverzibilis folyamat entrópiaváltozása?
Ki találta fel az autokorrelációs függvényt?
1 Válasz. Az autokorrelációra vonatkozó legkorábbi utalásom Udney Yule brit statisztikusra vonatkozik, aki egyéb figyelemre méltó teljesítmények mellett kifejlesztette a Yule-Walker eljárást a részleges autokorrelációs függvény közelítésére az Auto- korrelációs függvény.
