О случайном блуждании замолвите слово... - страница 3

Вот определение стационарности, где там хоть слово про распределение? Стационарность это свойство процесса, а не распределения. Этот процесс имеет какое-то распределение. Процесс с нормальным распределением может быть стационарным, а может и не стационарным. От распределения это не зависит. Ну и естественно, зная только распределение процесса невозможно ничего сказать о его стационарности.

Прежде чем писать, я промоделировал ситуацию в Матлабе, т.е. я за свои слова отвечаю. А ты тут наобум горячку порешь. Если "иногда" удваивать значение приращения, как хотел Аватара, то увеличивается дисперсия у "больших" отклонений, и возрастает куртосис. Приращения перестают быть нормально распределёнными даже если были такими изначально. А вот у самого СБ никаких хвостов не будет, СБ имеет нормальное распределение и при этом нестационарно, независимо от природы приращений.

я говорю, что для каждого распределения можно выяснить - является оно стационарным или нет, или что тоже самое процесс соответсвенно распределенный будет стационарным или нет. И написал, что приращения СБ моделируются стационарными распределениями. Если распределение например нормальное, то и процесс стационарен. Может быть процесс, который распределен нормально быть нестационарным?

Откуда ты это взял? Приведи пример нестационарного процесса, распределение которого будет нормальным.

Несовсем понял что ты смоделировал и как получил тяжелые хвосты. Как я понял что просил аватара - никаких хвостов быть не должно. Возможно неправильно понял :( Приведи, пожалуйста хотя бы гистограмму полученного распределения и как моделировал
СБ нестационарно, является I(1) - первая разность стационарна (приращения) о чем я писал. Так же стационарно и является нормальным распределение для фиксированного момента времени. В момент t0, распределение стационарно и одно, в момент t1 другое. Но сам СБ как процесс от времени x=F(t) не является стационарным и не распределен нормально. Потому что его дисперсия бесконечна при t->бесконечности. Нормально распределена первая разница (приращения). Ссылку на источник давал в предыдущем посте.

Я уже три раз приводил этот пример - случайное блуждание это нестационарный процесс с нормальным распределением.
Распределение это фигура человека, а нестационарность это рост: толстый (распределение такое) человек может быть высоким, а может и низким, да ещё и растёт до 25 лет вверх, а потом вниз, да и ширина у него меняется, с возрастом всё толще и толще - т.е. нестационарный. Но рост не связан с фигурой.
Стационарность это не свойство распределения, а свойство процесса.

вы ошибаетесь - СБ как ф-ция от времени не является НР, нестационарным - да.
Приращения и распределение СБ в определенный фиксированный момент от т-ки отсчета являются стационарными и распределены нормально. Для них можно посчитать мо и дисперсию в отличии от СБ, как ф-ции от времени

Было:

Выделенной красным должно быть i-1, в противном случае всегда будет равенство. Т.е. если приращение сгенерировалось достаточно большое, то его надо ещё умножить на два. Это увеличивает дисперсию именно в области больших приращений, что утолщает хвосты.
e(i) = s(i)-b(i);
if abs(e(i)) > abs(e(i-1))
e(i) = e(i) * 2
end

движение цены совершенно не предсказуемо. мы имеем дело не с математикой, а с психологией, и тут никакие формулы не помогут

Ты споришь с таблицей умножения, а не со мной. И это прискорбно.
Вот тебе 1000 случайных блужданий с uniform распределением приращений. Можешь продолжать биться головой в монитор, что это не нормальное распределение. А я уже устал.

Ты противоречишь сам себе. Если "совершенно не предсказуемы", то не помогут не только формулы, но и вообще ничто не поможет. А если всё-таки надежда есть, как-то предложенная тобой психология, то она вполне может быть описана с помощью формул.

timbo уже 3 раз пишу одно и тоже. Да СБ сгененрированное на каком-то отрезке времени например 0-1000 (как на твоей картинке) F(t1000)- распределение и нормально и стационарно. мо=0, дисп=1000*Дисп_приращения. И в любой другой фиксированный промежуток времени распределение будет стационарным и нормальным, а дисперсия будет пропорциональна его длине. Но сам процесс СБ, как функция от времени F(t) не является не нормальным не стационарным. его мо так же будет=0 но дисперсия бесконечна. Для стационарного и НР, какое t не взять - дисперсия будет одинаковой и фиксированным числом- она не меняется во времени, что и есть условие стационарности.

Да на любом отрезке времени у СБ будет нормальное распределение;хоть на 1015,хоть на 2256 отсчёте,хоть с 1305 по 5321.Вообще любые отрезки переменной длины будут давать нормальное распределение.Какое же тогда распределение у СБ по твоему,неужели нестационарное?Отойди ты от этих приращений,взгляни на процесс по другим углом.Если ты видишь чётко ограниченный колокол,то это не значит,что процесс его образующий стационарный.