Hispanopedia WikiEn las matemáticas de probabilidad , un proceso estocástico es una función aleatoria . En aplicaciones prácticas, el dominio sobre el que se define la función es un intervalo de tiempo ( serie temporal ) o una región del espacio ( campo aleatorio ).
Entre los ejemplos conocidos de series temporales se incluyen las fluctuaciones del mercado de valores y del tipo de cambio, señales como el habla, el audio y el vídeo; datos médicos como el ECG , el EEG , la presión arterial o la temperatura de un paciente; y movimientos aleatorios como el movimiento browniano o las caminatas aleatorias .
Los ejemplos de campos aleatorios incluyen imágenes estáticas, topografías aleatorias (paisajes) o variaciones en la composición de un material no homogéneo.
Temas de procesos estocásticos
- Esta lista está incompleta por el momento. Véase también Categoría:Procesos estocásticos
- Difusión básica por salto afín
- Proceso de Bernoulli : procesos de tiempo discreto con dos estados posibles.
- Esquemas de Bernoulli : procesos de tiempo discreto con N estados posibles; todo proceso estacionario en N resultados es un esquema de Bernoulli, y viceversa.
- Proceso de Bessel
- Proceso de nacimiento y muerte
- Proceso de ramificación
- Paseo aleatorio ramificado
- Puente browniano
- Movimiento browniano
- Proceso de restaurante chino
- Proceso CIR
- Proceso estocástico continuo
- Proceso de Cox
- Procesos de Dirichlet
- Distribución de dimensión finita
- Primer tiempo de paso
- Proceso de Galton-Watson
- Proceso gamma
- Proceso gaussiano : proceso en el que todas las combinaciones lineales de coordenadas son variables aleatorias distribuidas normalmente .
- Proceso de Gauss-Markov (véase más abajo)
- Proceso GenI
- Teorema de Girsanov
- Proceso de Hawkes
- Procesos homogéneos : procesos en los que el dominio tiene cierta simetría y las distribuciones de probabilidad de dimensión finita también tienen esa simetría. Entre los casos especiales se encuentran los procesos estacionarios , también llamados homogéneos en el tiempo.
- Teorema de Karhunen-Loève
- Proceso Lévy
- Hora local (matemáticas)
- Paseo aleatorio con bucles borrados
- Los procesos de Markov son aquellos en los que el futuro es condicionalmente independiente del pasado dado el presente.
- Cadena de Markov
- Teorema del límite central de la cadena de Markov
- Proceso de Markov en tiempo continuo
- Proceso de Markov
- Proceso semi-Markoviano
- Procesos de Gauss-Markov : procesos que son tanto gaussianos como markovianos.
- Martingalas : procesos con restricciones a las expectativas
- Función Onsager-Mahlup
- Proceso de Ornstein-Uhlenbeck
- Teoría de la percolación
- Procesos puntuales : ordenamientos aleatorios de puntos en un espacio . Pueden modelarse como procesos estocásticos donde el dominio es una familia suficientemente grande de subconjuntos de S , ordenados por inclusión; el rango es el conjunto de números naturales; y, si A es un subconjunto de B , ƒ ( A ) ≤ ƒ ( B ) con probabilidad 1.
- Proceso de Poisson
- Proceso de población
- Autómata celular probabilístico
- Teoría de colas
- Campo aleatorio
- Proceso de muestreo continuo
- Proceso estacionario
- Cálculo estocástico
- Control estocástico
- Ecuación diferencial estocástica
- Proceso estocástico
- Proceso telegráfico
- Serie temporal
- La martingala de Wald
- Proceso de Wiener
