Explicación: Un proceso aleatorio se define como estacionario en un sentido estricto si sus estadísticas varían con un cambio en el origen del tiempo. Explicación: la función de autocorrelación depende de la diferencia de tiempo entre t1 y t2.
¿Cuáles son las condiciones para que un proceso aleatorio sea estacionario?
Intuitivamente, un proceso aleatorio {X(t), t∈J} es estacionario si sus propiedades estadísticas no cambian con el tiempo. Por ejemplo, para un proceso estacionario, X(t) y X(t+Δ) tienen las mismas distribuciones de probabilidad.
¿Qué es un proceso aleatorio estrictamente estacionario?
En matemáticas y estadística, un proceso estacionario (o un proceso estricto/estrictamente estacionario o un proceso fuertemente/fuertemente estacionario) es un proceso estocástico cuya distribución de probabilidad conjunta incondicional no cambia cuando se desplaza en el tiempo.
¿Qué es la función de autocorrelación en un proceso aleatorio?
La función de autocorrelación proporciona una medida de similitud entre dos observaciones del proceso aleatorio X(t) en diferentes puntos en el tiempo t y s . La función de autocorrelación de X(t) y X(s) se denota por RXX(t, s) y se define como sigue: (10.2a)
¿Cuándo se dice que el proceso aleatorio es de sentido estricto o estrictamente estacionario?
Se dice que un proceso aleatorio X(t) es estacionario o estacionario en sentido estricto si el pdf de cualquier conjunto de muestrasno varía con el tiempo . En otras palabras, el pdf conjunto o cdf de X(t1), …, X(tk) es el mismo que el pdf conjunto o cdf de X t 1 + τ, …, X t k + τ para cualquier cambio de tiempo τ, y para todas las opciones de t1, …, tk.
