Wann ist ein System Ergodisch?
Streng ergodisch wird ein System dann genannt, wenn die Zeitmittel und Scharmittel mit der Wahrscheinlichkeit eins zum gleichen Ergebnis führen. Anschaulich bedeutet das, dass während der Entwicklung des Systems alle möglichen Zustände erreicht werden, der Zustandsraum also mit der Zeit vollständig ausgefüllt wird.
Was ist Zeitreihenmanagement?
Das integrierte Zeitreihenmanagement erfasst alle Informationen nach Nutzergruppen, Lieferanten, Bilanzkreisen und Verteilnetz. Auf diese Weise bleibt der Fluss der Energiemengen transparent – Sie erhalten die optimale Grundlage für die korrekte Abrechnung der Bilanzkreise.
Was ist Ergodisch?
[engl. ergodic; gr. έργον (ergon) Werk, Wirken, όδος (hodos) Weg ], [FSE], Eigenschaft einer Sequenz von Ereignissen (Markoff-Prozess, Markoff-Kette), in der die Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Ereigniskategorien in jeder möglichen Teilmenge von Ereignissen konstant sind.
Was sind die stochastischen Abhängigkeiten deiner Prozesse?
Die stochastischen Abhängigkeiten Deines Prozesses bestimmen die Erwartungen, die Du bei Kenntnis der Realisationen bis (t-1) für Deinen Prozess X (t) in t hast. Danach kannst Du die folgenden speziellen Prozesse unterscheiden:
Was sind die wichtigsten stochastischen Prozesse?
Beispiele. Einer der wichtigsten stochastischen Prozesse ist der Wiener-Prozess (auch „Brownsche Bewegung“ genannt). Hierbei sind die einzelnen Zustände normalverteilt mit linear anwachsender Varianz. Der Wiener-Prozess findet Anwendung in der stochastischen Integration, der Finanzmathematik und der Physik.
Was ist die Stationarität?
Interpretation [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Stationarität ist eine der bedeutendsten Eigenschaften stochastischer Prozesse in der Zeitreihenanalyse. Mit der Stationarität erhält man Eigenschaften, die nicht nur für einzelne Zeitpunkte gelten, sondern Invarianzen über die Zeit hinweg sind.
Welche Prozesse sind stationär?
Beispiele [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Der wichtigste (schwach) stationäre Prozess ist das weiße Rauschen. Des Weiteren sind noch bestimmte Gauß-Prozesse und ARMA-Modelle stationär. Von theoretischer Bedeutung sind auch noch harmonische Prozesse, die unter gewissen Bedingungen stationär sind.