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« Accroissement indépendant » : différence entre les versions

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Version du 15 novembre 2023 à 16:46

En théorie des probabilités, les accroissements indépendants sont des propriétés processus stochastiques et des mesures aléatoire . Souvent, un processus ou une mesure aléatoire comporte par définition des accroissement indépendants, ce qui souligne leur importance. Parmi les processus stochastiques qui possèdent qui par définition possèdes des accroissements indépendants, on trouve le processus de Wiener, tous les processus de Lévy, tous les processus additifs [1] et le processus ponctuel de Poisson .

Définition des processus stochastiques

Soit un processus stochastique . Dans un grand nombre de cas , ou . Alors le processus stochastique possèdes un accroissement indépendants si et seulement si pour chaque et n'importe quel choix avec

les variables aléatoires

sont stochastiquement indépendants . [2]

Définition des mesures aléatoires

Une mesure aléatoire a un accroissement indépendant si et seulement si la variable aléatoire https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/6786cafa0fa5d38e6359b8dace23e218e3176163 est stochastiquement indépendants pour chaque sélection d'ensemble disjoints chaque section et tout . [3]

Accroissements S-indépendants

Soit une mesure aléatoire sur et définit pour tout ensemble mesurable borné la mesure aléatoire sur comme

Alors est appelée une mesure aléatoire avec des S-accroissement indépendants, si pour tous les ensembles bornés et tout les mesures aléatoires sont indépendants. [3]

Application

Les accroissements indépendants sont une propriété fondamentale de nombreux processus stochastiques et sont souvent incorporés dans leur définition. La notion d'accroissement indépendants et d'accroissement S-indépendants de mesures aléatoires joue un rôle important dans la caractérisation du processus ponctuel de Poisson et de la divisibilité infinie .

Les références

  1. Ken-Ito Sato, Lévy processes and infinitely divisible distributions, Cambridge University Press, , 31-68 p. (ISBN 9780521553025)
  2. Achim Klenke, Probability Theory, Berlin, Springer, , 190 p. (ISBN 978-1-84800-047-6, DOI 10.1007/978-1-84800-048-3) Erreur de référence : Balise <ref> incorrecte : le nom « Klenke190 » est défini plusieurs fois avec des contenus différents.
  3. a et b Olav Kallenberg, Random Measures, Theory and Applications, Switzerland, Springer, , 87 p. (ISBN 978-3-319-41596-3, DOI 10.1007/978-3-319-41598-7) Erreur de référence : Balise <ref> incorrecte : le nom « Kallenberg87 » est défini plusieurs fois avec des contenus différents.

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