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