A) Collection de variables aléatoires indexées dans le temps ou l'espace. B) Une fonction déterministe. C) Une équation linéaire. D) Une valeur constante.
A) Il présente un comportement périodique. B) Le comportement passé influence fortement les résultats futurs. C) Le comportement futur ne dépend pas de l'histoire passée, étant donné le présent. D) Le processus revient toujours à sa valeur moyenne.
A) Distribution de Weibull. B) Distribution exponentielle. C) Distribution normale. D) Distribution de Poisson.
A) Une distribution qui converge vers zéro au fil du temps. B) Une distribution de probabilité qui reste inchangée dans le temps. C) Une distribution dont les paramètres changent constamment. D) Une distribution qui dépend de l'état initial.
A) Mesure de la périodicité du processus. B) Mesure de la dispersion des valeurs autour de la moyenne. C) Mesure de la relation linéaire entre les valeurs à différents moments. D) Mesure de la différence absolue entre les valeurs.
A) Processus de Markov. B) Processus d'Ornstein-Uhlenbeck. C) Processus de Poisson. D) Mouvement brownien.
A) L'historique des observations passées. B) Le point fixe du processus. C) Ensemble de toutes les valeurs possibles que le processus peut prendre. D) L'ensemble des prédictions futures.
A) Une équation qui décrit la probabilité de transition entre les états dans des pas de temps consécutifs. B) Une équation qui prédit le comportement à long terme de la chaîne. C) Une équation qui calcule directement la distribution stationnaire. D) Une équation qui modélise l'incertitude des transitions. |