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