Modellizzazione di processi stocastici vettoriali stazionari (Un approccio mediante la procedura Arima) Annunziata Adamoli 1984, pagine 186

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   Se, per ogni t, è una v.c. Normale parleremo di
   processo WN Gaussiano e, poiché 1 1 incorre1azione fra v.c. Normali implica l'indipendenza, un processo WN Gaussiano è a componenti indipendenti.
   Una seconda distinzione riguarda la distribuzione di probabilità delle v.c. componenti. Ipotizziamo che il processo X possieda funzione di densità multivariata
   
   1......* 6v -, vbH' ,2LÌt i (^A)'^(^AÌ
   essendo • • ^'bttì )Mt^v^fc;)] i 1 vettore dei valori medi
   
   matrice delle varianze
   covarianze del processo. Un tale processo è detto
   Gaussiano ed ha la proprietà di essere caratterizzato
   esclusivamente dal vettore dei valori medi yWj. e dalla
   matrice delle varianze e covarianze delle v.c. X , X ,
   t t
   componenti il processo. Tutto ciò implica che in una classe particolare e limitata di processi stocastici (quella Gaussiana per es.) la conoscenza del processo