Procesos estocasticos
Un ejemplo particularmente importante lo proporcionan las denominadas “Series deTiempo” o “Series Temporales” que registran observaciones de determinado proceso en función del tiempo. Podemos entonces definir lo que es un proceso estocástico como una familia {X(t), t є T} devariables aleatorias, clasificadas mediante un parámetro t, que varía en un conjunto T. Los siguientes son ejemplos dentro del amplio grupo de las series temporales Señales de telecomunicación Señalesbiomédicas (electrocardiograma, encefalograma, etc.) Señales sísmicas El número de manchas solares año tras año El índice de la bolsa segundo a segundo La evolución de la población de unmunicipio año tras año El tiempo de espera en cola de cada uno de los usuarios que van llegando a una ventanilla El clima es un gigantesco cúmulo de procesos estocásticos interrelacionados (velocidaddel viento, humedad del aire, etc) que evolucionan en el espacio y en el tiempo.
Los procesos estocásticos de orden mayor a uno, como el caso
de una serie de tiempo de orden 2 y una correlaciónde cero con las demás observaciones.
En los Procesos Estocásticos encontramos:
Proceso estacionario: Un proceso es estacionario en sentido estricto si
la función de distribución conjunta decualquier subconjunto de variables es constante respecto a un desplazamiento en el tiempo. Se dice que un proceso es estacionario en sentido amplio (o débilmente estacionario) cuando se verifica que:1. 2. La media teórica es independiente del tiempo; y Las autocovarianzas de orden s sólo vienen afectadas por el lapso de tiempo transcurrido entre los dos periodos y no dependen del tiempo.
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