Processo stocastico
In statistica si considera processo stocastico una variabile casuale\nche dipende da un parametro t (solitamente indica il tempo, da qui la lettera).
Da tale definizione si desume che sono un processo stocastico sia variabili casuali a k dimensioni, \nche successioni di variabili casuali.
Concetti e definizioni
\nI parametri che vengono passati alle variabili casuali sono detti stati del sistema\ne vengono indicati p.es. con S0, S1, S2, S3,...
Se l'insieme T={ti} è continuo, allora si parla di processo stocastico continuo nel tempo\ne analogamente, se T è discreto, si parla di processo stocastico discreto nel tempo.\nIn alternativa si usa la formulazine processo stocastico a parametro discreto o continuo.
Se la variabile casuale è discreta allora si parla di \nprocesso stocastico discreto, se invece è una v.c. continua\nallora si parla di processo stocastico continuo (sottinteso nello spazio degli eventi).
I processi stocastici si distinguono in markoviani e non markoviani\na seconda che la legge di probabilità che determina il passaggio da uno stato all'altro\ndipenda unicamente dallo stato precedente (processo markoviano) \no anche sul come ci si è arrivati allo stato precedente (processo non markoviano).
Se la legge di probabilità che determina il passaggio da uno stato all'altro\ndipende unicamente dallo stato precedente, ma non da t, \nallora si parla di processo stocastico omogeneo.\n
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