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Processo stocastico
Con il contributo di: Offredi
  • 1. Un processo stocastico è un oggetto matematico costituito da un insieme di variabili casuali, tipicamente indicizzate dal tempo. Rappresenta l'evoluzione di un sistema nel tempo in cui l'incertezza o la casualità sono coinvolte nel comportamento del sistema. I processi stocastici sono utilizzati in vari campi come la finanza, la fisica, la biologia e l'ingegneria per modellare fenomeni casuali e analizzarne le proprietà. Questi processi possono essere classificati in diversi tipi in base alle loro proprietà, come ad esempio a tempo discreto o continuo, stazionari o non stazionari, markoviani o non markoviani, fornendo un quadro potente per lo studio e la comprensione di sistemi complessi influenzati dalla casualità.

    Che cos'è un processo stocastico?
A) Un processo che rimane costante nel tempo.
B) Un processo casuale che si evolve nel tempo.
C) Un processo che avviene solo in fasi discrete.
D) Un processo deterministico con esiti fissi.
  • 2. Qual è lo spazio di stato di un processo stocastico?
A) Insieme di tutti i possibili valori che il processo può assumere.
B) Valore massimo che il processo può raggiungere.
C) Valore medio del processo nel tempo.
D) Valore esatto del processo in un determinato momento.
  • 3. In un processo di Poisson, qual è la distribuzione del tempo di arrivo?
A) Distribuzione di Bernoulli
B) Distribuzione esponenziale
C) Distribuzione uniforme
D) Distribuzione normale
  • 4. Qual è la funzione di autocorrelazione di un processo stocastico?
A) Correlazione massima possibile per il processo.
B) Media del processo nel tempo.
C) Forma esatta del processo in un determinato momento.
D) Misura della correlazione tra i valori in diversi punti temporali.
  • 5. Quale dei seguenti NON è un tipo di processo stocastico?
A) Processo geometrico
B) Moto browniano
C) Processo di Markov
D) Processo deterministico
  • 6. Cosa implica l'ergodicità nel contesto dei processi stocastici?
A) Non è possibile fare alcuna deduzione sul comportamento a lungo termine.
B) Il comportamento è completamente casuale.
C) L'analisi a breve termine è sufficiente per comprendere il comportamento a lungo termine.
D) Il comportamento medio a lungo termine può essere dedotto da una singola realizzazione.
  • 7. Che cos'è la legge dei grandi numeri nel contesto dei processi stocastici?
A) Le medie dei campioni si discostano dai valori attesi.
B) La casualità diminuisce con l'aumentare delle osservazioni.
C) All'aumentare del numero di osservazioni, le medie campionarie convergono verso i valori attesi.
D) I valori attesi cambiano con il numero di osservazioni.
  • 8. Qual è il ruolo di una matrice di transizione in una catena di Markov?
A) Descrive le probabilità di spostarsi in diversi stati.
B) Calcola il tempo medio trascorso in ogni Stato.
C) Specifica lo stato finale del processo.
D) Determina lo stato iniziale del processo.
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