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