prosba o wyjasnienie jak rozumiec "joint distribution"

Matma / prosba o wyjasnienie jak rozumiec "joint distribution"

Autor	Wiadomość
Mateusz Korniak	Posted: 25 Mar 2000 14:28:46 np definicja Strongly stationary If the joint distribution of X(t1),...,X(tn) is the same as the joint distribution of X(t1+r), ... , X(tn+r) w kontekscie n wartosci x1 ... xt ? jak rozumiec owe zdanie ? TIA Mateusz Korniak
Tomasz Jurkiewicz	Posted: 26 Mar 2000 06:18:31 Strongly stationary If the joint distribution of X(t1),...,X(tn) is the same as the joint distribution of X(t1+r), ... , X(tn+r) w kontekscie n wartosci x1 ... xt ? jak rozumiec owe zdanie ? Silnie(? nie znam dokladnego terminu) stacjonarny Jezeli laczny rozklad zmiennych .... jest taki sam jak laczny rozklad zmiennych ... Laczny rozklad czyli nie pojedynczo kazdej zmiennej ale rozklad w n-wymiarowej przestrzeni zmiennych, bo np. miedzy X1 a X2 wystepuja zaleznosci. A w calym kontekscie chodzi chyba o to, ze rozklad laczny jest identyczny dla dowolnego odcinka szeregu (czasowego?). T.
Grzegorz Krzykowski	Posted: 27 Mar 2000 13:17:30 np definicja Strongly stationary If the joint distribution of X(t1),...,X(tn) is the same as the joint distribution of X(t1+r), ... , X(tn+r) w kontekscie n wartosci x1 ... xt ? jak rozumiec owe zdanie ? TIA Mateusz Korniak Mówimy, że proces stochastyczny X = {X_t, t in T= (0,+infty)} jest stacjonarny (czasami nazywamy mocno (scisle) stacjonarny lub stacjonarny w węższym sensie) jesli dla dowolnego delta rozkłady skończenie wymiarowe nie ulegają zmianie przy przesunięciu o delta : Pr {X_t1 in A_1, .... X_tn in A_n } = Pr {X_(t1 +delta) in A_1, .... X_(tn+delta) in A_n } dla dowolnych ti, ti+delta in T i opowiednio A_i in zbiory Borela Proces stochastyczny nazywamy stacjonarnym w szerszym sensie (słabo stacjonarnym) jesli E (X_t)^2 < infty, E X_t = E X_(t+delta), E X_t X_s = E X_(t +delta) X_(s + delta). Z poważaniem Grzegorz Krzykowski
Oskar	Posted: 28 Mar 2000 16:20:04 Fakt. Warto jeszcze zajrzeć do tematu błądzenia przypadkowego (Charemza "Nowa Eknometria") Pozdrawiam, Oskar Czechowski ______________________________________________________ UNIVERSITY OF GDAŃSK, DEPARTMENT OF STATISTICS ICQ: 25704625 ______________________________________________________ np definicja Strongly stationary If the joint distribution of X(t1),...,X(tn) is the same as the joint distribution of X(t1+r), ... , X(tn+r) w kontekscie n wartosci x1 ... xt ? jak rozumiec owe zdanie ? TIA Mateusz Korniak Mówimy, że proces stochastyczny X = {X_t, t in T= (0,+infty)} jest stacjonarny (czasami nazywamy mocno (scisle) stacjonarny lub stacjonarny w węższym sensie) jesli dla dowolnego delta rozkłady skończenie wymiarowe nie ulegają zmianie przy przesunięciu o delta : Pr {X_t1 in A_1, .... X_tn in A_n } = Pr {X_(t1 +delta) in A_1, .... X_(tn+delta) in A_n } dla dowolnych ti, ti+delta in T i opowiednio A_i in zbiory Borela Proces stochastyczny nazywamy stacjonarnym w szerszym sensie (słabo stacjonarnym) jesli E (X_t)^2 < infty, E X_t = E X_(t+delta), E X_t X_s = E X_(t +delta) X_(s + delta). Z poważaniem Grzegorz Krzykowski


° Forum ° Rejestracja ° Szukaj °