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

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   2) E (xt-yu)= + per ogni t
   3)E(>    Osserviamo che la condizione 3) implica l'esistenza di una
   funzione di , t-s, detta funzione di autocovarianza e
   indicata con • ) che misura la covarianza tra le v.c.
   X e X . Un processo X stazionario in senso debole è t s t
   detto più semplicemente stazionario. Esso implica l'esistenza dei momenti sino al secondo ordine ma non implica condizioni necessarie sulle funzioni di densità multivariate che specificano il processo. Inoltre la stazionarietà in senso forte implica la stazionarietà in senso debole quando esistono i momenti sino al 2° ordine ma non è vero il viceversa.
   Non è restrittivo considerare da questo momento in poi processi stazionari a valor medio nullo. Se il processo non è tale, è sufficiente porre Xt~ E^Xtj . Notiamo che
   un processo stazionario di valor medio nullo è un processo stocastico con varianza finita e autocovarianza che