Paliwanag: Ang isang random na proseso ay tinukoy na nakatigil sa isang mahigpit na kahulugan kung ang mga istatistika nito ay nag-iiba na may pagbabago sa pinagmulan ng oras. Paliwanag: Nakadepende ang autocorrelation function sa ang pagkakaiba ng oras sa pagitan ng t1 at t2.
Ano ang mga kundisyon para sa isang random na proseso upang maging nakatigil?
Intuitively, ang isang random na proseso {X(t), t∈J} ay hindi nagbabago kung ang mga istatistikal na katangian nito ay hindi nagbabago sa oras. Halimbawa, para sa isang nakatigil na proseso, ang X(t) at X(t+Δ) ay may parehong probability distribution.
Ano ang mahigpit na nakatigil na random na proseso?
Sa matematika at istatistika, ang isang nakatigil na proseso (o isang mahigpit/mahigpit na nakatigil na proseso o malakas/malakas na nakatigil na proseso) ay isang stochastic na proseso na ang walang kondisyong pinagsamang probability distribution ay hindi nagbabago kapag inilipat sa oras.
Ano ang autocorrelation function sa random na proseso?
Ang autocorrelation function ay nagbibigay ng isang sukatan ng pagkakatulad sa pagitan ng dalawang obserbasyon ng random na proseso X(t) sa magkaibang mga punto sa oras t at s . Ang autocorrelation function ng X(t) at X(s) ay tinutukoy ng RXX(t, s) at tinukoy bilang sumusunod: (10.2a)
Kailan ang random na proseso ay sinasabing mahigpit na kahulugan o mahigpit na nakatigil?
Ang random na proseso X(t) ay sinasabing nakatigil o strict-sense stationary kung ang pdf ng anumang hanay ng mga sampleay hindi nag-iiba sa oras . Sa madaling salita, ang pinagsamang pdf o cdf ng X(t1), …, X(tk) ay pareho sa pinagsamang pdf o cdf ng X t 1 + τ, …, X t k + τ para sa anumang time shift τ, at para sa lahat ng pagpipilian ng t1, …, tk.
