Proces stacjonarny: Różnice pomiędzy wersjami
| [wersja przejrzana] | [wersja przejrzana] |
Usunięta treść Dodana treść
m drobne merytoryczne, drobne redakcyjne |
m ilustracja |
||
Linia 1:
{{dopracować|zweryfikować|Definicja w zakresie statystyki jest błędna. Zakres definicji jest zbyt wąski - brakuje definicji z fizyki - patrz Encyklopedia PWN}}
[[Plik:Stationarycomparison.png|thumb|450px|right|Dwie symulacje procesów, jeden (górny) stacjonarny, drugi niestacjonarny.]]
'''Proces stacjonarny''' – [[proces stochastyczny]], w którym wszystkie [[Moment (matematyka)|momenty]] oraz momenty łączne są stałe.
Linia 6 ⟶ 7:
W [[matematyka|matematyce]] proces stacjonarny (lub '''proces ściśle stacjonarny''') – [[proces stochastyczny]], dla którego [[Funkcja gęstości prawdopodobieństwa|rozkłady gęstości prawdopodobieństwa]] [[zmienna losowa|zmiennej losowej]] <math>X</math> nie zmieniają się wraz z przesunięciem w czasie lub przestrzeni. W efekcie, parametry takie jak [[średnia]] i [[wariancja]] także nie ulegają zmianie wraz z przesunięciem w czasie lub przestrzeni.
Przykładem procesu stacjonarnego jest proces [[szum biały|szumu białego]]. Procesem niestacjonarnym jest zaś proces jednokrotnego uderzenia w [[talerze perkusyjne]], gdzie moc akustyczną kolizji zmniejsza się wraz z upływem czasu.
<!--
Stationarity is used as a tool in [[analiza szeregów czasowych|analizie szeregów czasowych]], where the raw data are often transformed to become stationary, for example, [[economics|economic]] data are often seasonal and/or dependent on the price level. Processes are described as ''trend stationary'' if they are a linear combination of a stationary process and one or more processes exhibiting a [[trend estimation|trend]]. Transforming this data to leave a stationary data set for analysis is referred to as '''de-trending'''.
| |||