Processus stochastiques à temps continu : Stationnarité
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Discute de la stationnalité faible-sens dans les processus stochastiques en continu et le calcul des fonctions d'autocorrélation et de corrélation croisée.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explore l'autocorrélation, la périodicité et les corrélations fallacieuses dans les données de séries chronologiques, en soulignant l'importance de comprendre les processus sous-jacents et de mettre en garde contre les erreurs d'interprétation.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Explore la stationnarité dans les processus stochastiques, en montrant comment les caractéristiques statistiques restent constantes au fil du temps et les implications sur les variables aléatoires et les transformées de Fourier.