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