stochastischer Prozess

Zufallsvektor, der in Abhängigkeit von der Zeit t betrachtet wird. Liegt speziell eine eindimensionale Zufallsvariable X(t) vor, dann ist für diese zu jedem t eine bestimmte Verteilung gegeben. Je nachdem, ob für jedes reelle t oder nur für einzelne, etwa ganzzahlige t eine Betrachtung erfolgt, unterscheidet man stochastische Prozesse mit stetiger oder diskreter Zeit. Je nachdem, welche Verknüpfung zwischen den Verteilungen der Zufallsvariablen zu den verschiedenen Zeitpunkten besteht, werden verschiedene Typen von stochastischen Prozessen unterschieden.

Anwendung der Theorie der stochastischen Prozesse z.B. in der Zeitreihenanalyse auf spektralanalytischer Grundlage, in der Marktforschung (z.B. Markenwahlmodelle auf der Grundlage eines Markov-Prozesses) und in der Warteschlangentheorie, Zuverlässigkeitstheorie und bei Lagerhaltungsproblemen.