O que é um campo Gaussiano estacionário?


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Eu sei o que é um campo gaussiano. No entanto, não tenho muita certeza do que se entende por estacionário. Eu já vi essa coisa estacionária em muitos lugares, como processos autorregressivos estacionários etc., mas na verdade não sei o que se entende por estacionária.

Respostas:


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Para estacionariedade de séries temporais, significa que a distribuição conjunta de variáveis ​​na sequência depende unicamente de sua separação no tempo e não no tempo real. Isso implica que a média e a variância são constantes e a covariância entre a variável em dois momentos depende apenas da diferença de tempo entre os pontos. Com dados espaciais, isso significa que a distribuição de um conjunto de pontos em uma grade depende apenas de como eles são separados. Portanto, se você deslocar um conjunto de pontos k unidades na direção xm unidades na direção y, sua distribuição conjunta não será alterada.


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+ 1 - mas você não precisa restringir pontos a uma grade. Em muitas aplicações espaciais, você não tem esse luxo; portanto, é essencial que a teoria e os conceitos também se apliquem a "padrões de pontos irregulares".
whuber

@whuber Claro. A idéia é que, para qualquer configuração de pontos, um deslocamento de todos os pontos por um vetor fixo não alteraria sua distribuição conjunta.
Michael R. Chernick

Esta resposta é realmente uma boa versão curta. Pode ajudar a olhar para as definições simples de processos estacionários. Campos aleatórios são uma generalização de processos estocásticos, e a idéia de estacionário é análoga entre os dois. Você pode encontrar essas definições na maioria dos livros de probabilidade de primeiro ano.
Fraijo

Eu acho que você pode considerar os arquivos aleatórios como processos estocásticos com um índice espacial, em vez de uma sequência de 1 dimensão de números inteiros ou pontos no tempo.
22912 Michael Jackson Chernick

Então, estritamente falando, um processo estocástico é um campo aleatório com um único parâmetro de "tempo" com valor real, mas que realmente foge do objetivo. Meu único argumento foi que, se você deseja ignorar as definições da teoria da medida / geometria diferencial / análise funcional dos campos aleatórios estacionários, basta vê-los como processos estocásticos estacionários. É ansioso para entender o último.
Fraijo
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