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Stochastischer Prozess
Beigesteuert von: Heinrich
  • 1. Ein stochastischer Prozess ist ein mathematisches Objekt, das aus einer Sammlung von Zufallsvariablen besteht, die in der Regel durch die Zeit indiziert sind. Er stellt die Entwicklung eines Systems im Laufe der Zeit dar, wobei das Verhalten des Systems mit Unsicherheit oder Zufälligkeit behaftet ist. Stochastische Prozesse werden in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Physik, Biologie und Technik verwendet, um Zufallsphänomene zu modellieren und ihre Eigenschaften zu analysieren. Diese Prozesse können aufgrund ihrer Eigenschaften in verschiedene Typen eingeteilt werden, z. B. zeitdiskret oder zeitkontinuierlich, stationär oder nicht stationär, markovianisch oder nicht markovianisch, und bieten so einen leistungsfähigen Rahmen für die Untersuchung und das Verständnis komplexer, vom Zufall beeinflusster Systeme.

    Was ist ein stochastischer Prozess?
A) Ein deterministischer Prozess mit festen Ergebnissen.
B) Ein Zufallsprozess, der sich im Laufe der Zeit entwickelt.
C) Ein Prozess, der nur in diskreten Schritten abläuft.
D) Ein Prozess, der im Laufe der Zeit konstant bleibt.
  • 2. Was ist der Zustandsraum eines stochastischen Prozesses?
A) Exakter Wert des Prozesses zu einem bestimmten Zeitpunkt.
B) Maximaler Wert, den der Prozess erreichen kann.
C) Durchschnittswert des Prozesses über die Zeit.
D) Menge aller möglichen Werte, die der Prozess annehmen kann.
  • 3. Wie ist bei einem Poisson-Prozess die Verteilung der Ankunftszeit zwischen den Ereignissen?
A) Exponentialverteilung
B) Normalverteilung
C) Gleichmäßige Verteilung
D) Bernoulli-Verteilung
  • 4. Was ist die Autokorrelationsfunktion eines stochastischen Prozesses?
A) Durchschnitt des Prozesses über die Zeit.
B) Maß für die Korrelation zwischen den Werten zu verschiedenen Zeitpunkten.
C) Maximal mögliche Korrelation für den Prozess.
D) Genaue Form des Prozesses zu einem bestimmten Zeitpunkt.
  • 5. Welcher der folgenden Prozesse gehört NICHT zu den stochastischen Prozessen?
A) Geometrisches Verfahren
B) Markov-Prozess
C) Brownsche Bewegung
D) Deterministischer Prozess
  • 6. Was bedeutet Ergodizität im Zusammenhang mit stochastischen Prozessen?
A) Das langfristige Durchschnittsverhalten lässt sich aus einer einzigen Realisierung ableiten.
B) Das Verhalten ist völlig zufällig.
C) Kurzfristige Analysen reichen aus, um langfristiges Verhalten zu verstehen.
D) Es können keine Rückschlüsse auf das langfristige Verhalten gezogen werden.
  • 7. Was bedeutet das Gesetz der großen Zahlen im Zusammenhang mit stochastischen Prozessen?
A) Die Durchschnittswerte der Stichprobe weichen von den erwarteten Werten ab.
B) Die Zufälligkeit nimmt mit der Anzahl der Beobachtungen ab.
C) Die Erwartungswerte ändern sich mit der Anzahl der Beobachtungen.
D) Mit zunehmender Anzahl der Beobachtungen konvergieren die Durchschnittswerte der Stichprobe gegen die erwarteten Werte.
  • 8. Welche Rolle spielt eine Übergangsmatrix in einer Markov-Kette?
A) Gibt den Endzustand des Prozesses an.
B) Legt den Anfangszustand des Prozesses fest.
C) Beschreibt die Wahrscheinlichkeiten für den Wechsel in verschiedene Zustände.
D) Berechnet die durchschnittliche Verweildauer in jedem Staat.
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