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Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Ongaro Andrea

Appunti di Processi stocastici m. Il processo di Poisson nello spazio (spatial Poisson process), spesso chiamato processo di Poisson puntuale, è un modello probabilistico usato per descrivere la distribuzione casuale di punti in uno spazio geometrico.
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Appunti di Processi stocastici m. Nei processi stocastici, la probabilità di ritorno indica la possibilità che il processo ritorni in uno stato iniziale o prefissato nel tempo. È un concetto chiave per distinguere processi ricorrenti da processi transitori.
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Appunti di Processi stocastici m. Un modo equivalente di definire una catena di Markov omogenea fornisce anche un’interpretazione costruttiva del processo. Sia !! una variabile casuale con distribuzione e sia ($ )#! una successo cccn.
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Dal corso del Prof. A. Ongaro

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

Schemi e mappe concettuali
Appunti di Probabilità e statistica matematica. I processi stocastici modellano fenomeni aleatori nel tempo o nello spazio, descrivendo l’evoluzione di variabili casuali. Sono usati in fisica, finanza, code e biologia. I processi stocastici studiano sistemi che evolvono in modo casuale. Servono per analizzare eventi imprevedibili e trovare modelli probabilistici in scienza, economia e tecnologia.
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Dal corso del Prof. A. Ongaro

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

Appunti esame
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Appunti per il corso di Processi stocastici M. Argomenti principali: - Introduzione ai processi stocastici - Processi markoviani: - Catene di Markov - Processi di Poisson - Moto browniano - Processi punto - Processi spaziali
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