[теория вероятностей] Оценка случайного процесса

[PAV]

Это обширная и отдельная тема. Строго говоря, все программные датчики дают не случайные, а псевдослучайные числа. Существуют т.н. "тесты на случайность", которые проверяют, что последовательности величин, которые выдает датчик, в определенных смыслах ведут себя так же, как должны вести настоящие случайные последовательности. Считается, что если датчик проходит все эти тесты, то он "хороший". Хотя, еще раз повторю, что все они все равно не настоящие случайные.

[skazka]

PAV, спасибо, помогло.
И еще один вопрос -
по какой формуле можно получить график корреляционной функции имея выборку СП, параметры этой фии : dt, alpha, W0 итд.
Я ее встречал где то. там что т по моем МХ что ли использовали, Нати теперь не могу

[PAV]

Опять у меня лично больше вопросов, чем ответов

Давайте Вы сначала напишете определение корреляционной функции СП (если опять-таки речь идет о процессе). Вопрос не праздный - иногда этим термином называют просто второй момент, а иногда - второй центральный момент. Кроме того, вообще говоря это будет функция от двух аргументов (а тогда в каком виде Вы хотите иметь ее график?; и в любом случае при этом иметь одну траекторию процесса мало), но для специальных типов процессов это проще.

[skazka]

Ну вот предположим КФ имеет вид $\sigma^2*e^{-\alpha|\tau|}$
Моделирующий алгоритм $y_n=a_0*x_n+b_1*y_{n-1}$.
Получили выборку какого то обьема. А вот теперь можно ли както по этой выборку построрить график исходной КФ?

[PAV]

Прочитайте, пожалуйста, здесь или здесь про оформление формул на форуме и внесите правку в свое сообщение.

[skazka]

PAV писал(а):

Прочитайте, пожалуйста, здесь или здесь про оформление формул на форуме и внесите правку в свое сообщение.

Простите, готово

Добавлено спустя 1 час 56 минут 13 секунд:

$k_x(\tau)=M[x(t)x(t+\tau)]$
x(t) центрнировваны
Можно ли так $ M[x(t)x(t+\tau)]=M[x(t)]M[x(t+\tau)]=x(t)x(t+\tau) $, где x(t) - случайная величина?