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- Un processus stochastique X sur un ensemble fini de sites S est dit gaussien si, pour toute partie finie A⊂S et toute suite réelle (a) sur A, ∑s∈A as X(s) est une variable gaussienne. Posant mA et ΣA la moyenne et la covariance de X sur A, si ΣA est inversible, alors XA = (Xs,s∈A) admet pour densité (ou vraisemblance) par rapport à la mesure de Lebesgue sur ℝcard(A) : (fr)
- Un processus stochastique X sur un ensemble fini de sites S est dit gaussien si, pour toute partie finie A⊂S et toute suite réelle (a) sur A, ∑s∈A as X(s) est une variable gaussienne. Posant mA et ΣA la moyenne et la covariance de X sur A, si ΣA est inversible, alors XA = (Xs,s∈A) admet pour densité (ou vraisemblance) par rapport à la mesure de Lebesgue sur ℝcard(A) : (fr)
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- Un processus stochastique X sur un ensemble fini de sites S est dit gaussien si, pour toute partie finie A⊂S et toute suite réelle (a) sur A, ∑s∈A as X(s) est une variable gaussienne. Posant mA et ΣA la moyenne et la covariance de X sur A, si ΣA est inversible, alors XA = (Xs,s∈A) admet pour densité (ou vraisemblance) par rapport à la mesure de Lebesgue sur ℝcard(A) : (fr)
- Un processus stochastique X sur un ensemble fini de sites S est dit gaussien si, pour toute partie finie A⊂S et toute suite réelle (a) sur A, ∑s∈A as X(s) est une variable gaussienne. Posant mA et ΣA la moyenne et la covariance de X sur A, si ΣA est inversible, alors XA = (Xs,s∈A) admet pour densité (ou vraisemblance) par rapport à la mesure de Lebesgue sur ℝcard(A) : (fr)
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- Gauß-Prozess (de)
- Processo gaussiano (it)
- Processus gaussien (fr)
- Гауссовский процесс (ru)
- Гауссівський процес (uk)
- 高斯过程 (zh)
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