Sommario
Cosa si intende per processi stocastici?
στοχαστικός «congetturale»), lo stesso di casuale e aleatorio. Per estensione, nel linguaggio scientifico, si dice di strumento, procedimento, teoria, modello atti a descrivere e studiare situazioni che variano in base a leggi probabilistiche (e non deterministiche), come, per es., tutti i fenomeni naturali.
Quali sono le proprietà della covarianza?
Le proprietà della covarianza. Alcune delle principali proprietà sono: La covarianza, in modulo, è minore o uguale al prodotto tra le deviazione standard di X, S X, e di Y, S Y: Se Y=a+bX, cioè se X ed Y sono legati da una relazione lineare perfetta, la covarianza è pari ad uno dei suoi valori estremi e precisamente è pari al prodotto tra le
Qual è la covarianza tra X e y?
Se C XY = ±S X S Y si parla di correlazione lineare perfetta (rispettivamente, positiva e negativa): La covarianza tra X ed Y è uguale a quella tra Y ed X (invarianza rispetto all’ordine dei caratteri): La covarianza tra X e se stesso è uguale alla varianza di X, V X:
Qual è il simbolo della covarianza?
: questo simbolo è la lettera greca “sigma” che in matematica rappresenta la sommatoria di tutte le variabili che seguono. Nella formula della covarianza, il simbolo Σ indica che devi calcolare i valori che si trovano al numeratore della frazione e sommarli fra loro prima di dividerli per il denominatore.
Qual è la covarianza campionaria?
In altri termini, una covarianza campionaria positiva indica che le due serie di dati hanno un comportamento “concorde”. Viceversa, una covarianza campionaria negativa indica che i dati hanno comportamenti mediamente “discordi”. Una covarianza campionaria pressoché uguale a zero indica che i dati non sono in relazione diretta tra loro.
Quando un processo è stazionario?
In matematica e statistica, un processo stazionario (o processo fortemente stazionario) è un processo stocastico la cui distribuzione di probabilità congiunta non cambia se viene traslata nel tempo. Di conseguenza, parametri quali la media e la varianza, se sono presenti, pure non cambiano nel tempo.
Cosa sono le catene di Markov?
Definizione 1. In altre parole, una catena di Markov è un sistema in cui la probabilità di uno stato i al tempo k è determinata univocamente dallo stato del sistema al tempo k − 1 e non dalla storia dello stesso.
Quando una catena di Markov è regolare?
Definizione 13.2.1 Una catena di Markov C si dice “regolare” se la sua matrice di transizione P `e primitiva. – che essa si trovi nello stato Sk al tempo t = h, qualunque sia Sk.