Стационарность

Стационарность — свойство процесса не зависеть от времени. Имеет смысл в нескольких разделах науки.

Теория вероятностей

Пусть (Ω, F, P) — вероятностное пространство и ξ = (ξ1, ξ2, …) — некоторая последовательность случайных величин, или случайная последовательность. Обозначим через θkξ последовательность (ξk+1, ξk+2, …). Случайная последовательность ξ называется стационарной (в узком смысле), если для ∀k ≥ 1 распределение вероятностей θkξ и ξ: P ((ξ1, ξ2, …) ∈ B) = P ((ξk+1, ξk+2, …) ∈ B), B ∈ B(R∞), г де B(R∞) — борелевская σ-алгебра.

Стационарность случайного процесса означает неизменность во времени его вероятностных закономерностей, при этом обычно рассматривается два вида стационарности: стационарность в узком смысле, когда конечномерные распределения постоянны относительно сдвига времени, и стационарность в широком смысле, когда от времени не зависят лишь математические ожидания. Практическое применение стационарности основывается на том, что для стационарного процесса характеристики любой случайной выборки и генеральной совокупности совпадают.

Формально условие стационарности случайного процесса в узком смысле можно записать так:

$F(x_{1},t_{1};x_{2},t_{2};\ldots ;x_{n},t_{n})=F(x_{1},t_{1}+h;x_{2},t_{2}+h;\ldots ;x_{n},t_{n}+h)$ или, что то же самое

$f(x_{1},t_{1};x_{2},t_{2};\ldots ;x_{n},t_{n})=f(x_{1},t_{1}+h;x_{2},t_{2}+h;\ldots ;x_{n},t_{n}+h)$.

Стационарность в широком смысле означает:

1. $mx(t)=const$ для всех t;
2. $Kx(t,s)=Kx(s-t)$, то есть автокорреляционная функция случайного процесса зависит только от разности s и t.

Из стационарности в узком смысле следует стационарность в широком смысле. Обратное верно только для нормальных процессов.

На практике чаще используют предположение о стационарности в широком смысле.

Физика

Стационарными (в некоторых случаях — установившимися) называют процессы, которые не зависят от времени.

Есть также термин — квазистационарный, дающий некоторое приближение к стационарности.