удовлетворяющее условиям 1-6. Тогда существует вероятностное пространство и случайный процесс такие, что семейство конечномерных распределений СП совпадает с.

Теорема Колмогорова показывает, что условия 1-6 являются необходимыми и достаточными для существования процесса с заданными конечномерными распределениями .Таким образом, всегда найдется СП с заданным семейством конечномерных распределений. Более того, в общем случае такой процесс будет не единственным. Т.е. семейство конечномерных распределений задает целый класс случайных процессов, которые в некотором смысле являются эквивалентными.

СП и , определенные на одном и том же множестве Т и в одном и том же вероятностном пространстве и принимающие значения в одном и том же измеримом пространстве, называются стохастически эквивалентными, если они совпадают почти наверное при любом фиксированном t: .

Согласно общему духу ТВ, пренебрегающей событиями с Р=0, считается что можно заменить изучение одного СП стохастически эквивалентным.

Моментные характеристики СП [1,4]

Раздел теории СП, занимающийся только моментами первых двух порядков, называется корреляционной теорией.

Для характеристики СВ были определены неслучайные числовые характеристики – матожидание - среднее значение СВ; дисперсия - разброс значений относительно ; корреляционный (ковариационный) момент , который характеризует степень линейной зависимости между СВ и .

Так как сечения СП представляют собой СВ, мы можем определить основные моментные характеристики СП. Моментные характеристик СП задают его простейшие свойства и вычисляются с помощью конечномерных распределений различных порядков.

Пусть - действительный скалярный процесс. Неслучайная функция , , которая равна матожиданию соответствующего сечения СП , называется матожиданием СП. Его можно найти через одномерный закон распределения.

Если , то СП называется центрированным. Центрированный СП можно получить . Реализации - отклонения от 0.

 

Дисперсия СП – это неслучайная функция СП, которая при каждом t равна дисперсии соответствующего сечения. - можно найти через одномерный закон распределения.

и важны, но не характеризуют внутреннюю структуру процессов.

Неслучайная функция

называется корреляционной функцией СП.

Т.е. корреляционная функция – функция двух аргументов - для каждой пары чисел и равна корреляционному моменту соответствующих сечений и характеризует степень их линейной зависимости. Для расчёта корреляционной функции необходимо знать двумерное распределение.

Если распределения и имеют плотности распределения, то

 

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

 

1. Б.М.Миллер, А.Р.Панков. Случайные процессы в примерах и задачах.-М.: Изд-во МАИ,2001.
2. А.Д.Вентцель. Курс теории случайных процессов. -М.: Наука,1975.

3. Е.С.Вентцель, Л.А.Овчаров. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. -М.: Наука,1991.

4. Л.В.Обухова, З.Я Молдовская, В.Ф.Князева. Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы в примерах и задачах. -Киев: УМКВО,1991.

5. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. –М.: Мир, 1989.

6. Ханк Д. Бизнес-прогнозирование Изд. Дом «Вильямс», 2003

7. Дослідження ймовірнісних процесів з використанням пакетів прикладних програм: Навч. Посібнике. Ч. ІІ / Лісна Н.С., Шатовська Т.Б. Харків: ХТУРЕ, 1999.

8. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Стохастический анализ данных на компьютере. М. Инфра, 1997