정상 과정 문서 원본 보기

{{위키데이터 속성 추적}}
[[확률론]]에서 '''정상 과정'''(定常過程, {{llang|en|stationary process}}) 또는 '''시불변 과정''' 또는 '''안정 과정'''은 [[확률변수]] 간의 확률 분포가 시간에 상관없이 일정한 [[확률 과정]]이다. 분포가 시간과 독립적이기 때문에, 확률변수의 [[기댓값]]이나 [[분산]] 등의 값도 역시 시간과 독립이 된다.

== 정의 ==
[[확률 과정]] <math>(X_t: t \in T)</math>에서 임의의 [[확률 변수]] <math>X_{t_1}, X_{t_2}, \cdots, X_{t_k}</math>에 대한 [[결합 분포]]를 <math>F_X(x_{t_1}, \cdots, x_{t_k})</math>라고 하자. 이때, 임의의 <math>\tau</math>에 대하여
:<math>F_{X}(x_{t_1+\tau} ,\ldots, x_{t_k+\tau}) = F_{X}(x_{t_1},\ldots, x_{t_k})</math>
를 만족하는 경우, 이 확률 과정을 '''정상 과정'''이라고 한다.

== 같이 보기 ==
* [[레비 확률 과정]]
* [[에르고딕성]]

== 외부 링크 ==
* {{eom|title=Stationary stochastic process}}

{{전거 통제}}
{{토막글|수학|통계학}}

[[분류:확률 과정]]
[[분류:신호 처리]]