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STOCHASTIQUES PROCESSUS ou PROCESSUS ALÉATOIRES

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5.  Processus laplaciens

On appelle un ensemble de variables aléatoires {X1, X2, ..., Xnensemble laplacien si, et seulement si, toute forme linéaire de ces variables, c'est-à-dire toute variable aléatoire Z = ΣaiXi, obéit à une loi de Laplace-Gauss. Dans ces conditions, chaque variable aléatoire Xi obéit à une loi de Laplace-Gauss ; soit mi = E(Xi) sa valeur moyenne.

La loi jointe de l'ensemble {Xi} est de la forme :

où Y est le vecteur colonne de composantes {(xi − mi)} et Y′ le transposé ; H est la matrice n × n des variances et covariances :

La loi de l'ensemble est donc complètement définie par la donnée des moments du premier et du second ordre de l'ensemble des variables.

On dit qu'un processus Xt est un processus laplacien si pour tout k, quels que soient t1t2, ..., tk, l'ensemble aléatoire correspondant {X1, X2, ..., Xk} est un ensemble laplacien.

La loi temporelle du processus est définie par deux fonctions certaines du temps, la valeur moyenne :

et la fonction de covariance :

Toute forme linéaire à coefficients constants de Xt est une variable aléatoire laplacienne (ou normale). L'ensemble de ces formes est un espace vectoriel qu'on peut munir d'un produ […]

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HASARD

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Dans le chapitre "Imprévisibilité et mathématisation"  : …  du hasard par des procédures mathématiques : si, en effet, on pouvait, par un procédé arithmétique, construire* une suite de nombres aléatoires, celle-ci satisferait à un certain nombre de tests statistiques et mériterait à cet égard d'être appelée suite aléatoire ; toutefois, elle ne posséderait pas la seconde propriété essentielle du hasard, son… Lire la suite
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Andreï Nikolaïevitch Kolmogorov

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