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stochastischer Prozeß
Zufallsvektor, der in Abhängigkeit von der Zeit t betrachtet wird. Liegt speziell eine eindimensionale Zufallsvariable X(t) vor, dann ist für diese zu jedem t eine bestimmte Verteilung gegeben. Je nachdem, ob für jedes reelle t oder nur für einzelne, etwa ganzzahlige t eine Betrachtung erfolgt, unterscheidet man st. P. mit stetiger oder diskreter Zeit. Je nachdem, welche Verknüpfung zwischen den Verteilungen der Zufallsvariablen zu den verschiedenen Zeitpunkten bestehen, werden verschiedene Typen von st. P. unterschieden. - Anwendung der Theorie der st. P. z. B. in der Zeitreihenanalyse auf spektralanalytischer Grundlage, in der Marktforschung (z. B. Markenwahlmodelle auf der Grundlage eines Markov-Prozesses) und in der Warteschlangentheorie, Zuverlässigkeitstheorie und bei Lagerhaltungsproblemen. - Variante: Erneuerungsprozeß, Markov-Prozeß.
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