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Aufgabe | Charakterisieren Sie einen stationären Prozess [mm] X=(X_{n}) [/mm] n € N. Ist die symmetrische Irrfahrt stationär? |
Hallo zusammen,
ich habe in 2 Tagen eine Prüfung und leider noch jede Menge offene Fragen... Eine davon wäre obige:
Habe dazu irgendwie keine klare Lösung gefunden... Zum einen ist stationär, wenn das "Verhalten in einem endlichen Zeitintervall nicht von der genauen Lage dieses Zeitintervalls auf der Zeitachse abhängt."
also [mm] P[X_{k}+k_{1} [/mm] € [mm] A_{k_{1}},...
Danach wäre ja die Irrfahrt nicht stationär? Da ja jeder nächste Schritt von der "Lage" abhängt? Aber im Internet habe ich gefunden das die Irrfahrt stationär sei...
Kann mir jemand "stationär" vielleicht in einfacheren Worten beschreiben und mir bei der Beantwortung der Frage helfen
Danke und Grüße!
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
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(Mitteilung) Reaktion unnötig | Datum: | 20:05 Di 26.11.2013 | Autor: | Steffi8989 |
Hi,
bin hier leider auch nicht mehr weiter gekommen... Hat keiner eine Idee wie und was es sich mit der Irrfahrt aufsich hat?
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(Antwort) fertig | Datum: | 09:44 Mi 27.11.2013 | Autor: | CaNi |
Hi Steffi,
ich kann dir leider auch nicht wirklich viel helfen, bin selbst ein Statistik/Wahrscheinlichkeits - Anfänger....
Aber die Irrfahrt ist ein stoch. Prozess X = [mm] (X_{k}) [/mm] k € [mm] N_{0}
[/mm]
Y = [mm] (Y_{N})_{n€N} [/mm] Bernoulli- Prozess ( also [mm] P[Y_{N}=1]=P=1-[P[Y_{n}=1] [/mm] ) zum Paramter p € [0, 1]
[mm] X_{k} [/mm] = [mm] \begin{cases} 0, & \mbox{für } k = 0 \\ 1
X_{k-1} + Y_{k} = \summe_{l=1}^{2} Y_{l}, & \mbox{für } k = 1, 2 \end{cases}
[/mm]
viel mehr weiss ich leider auch nicht :D aber vllt ist das ein anhaltspunkt für andere die mehr Ahnung haben!
Grüße,
CaNi
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Hi,
danke CaNi! Zumindest weiss ich jetzt das die Irrfahrt also doch ein stationärer Prozess ist! Verstanden habe ich es leider aber noch nicht :( Vielleicht kann mir noch einer helfen?
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(Mitteilung) Reaktion unnötig | Datum: | 10:20 Fr 29.11.2013 | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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