Давайте разберем каждое из понятий и установим соответствие между ними и их характеристиками.
1. Стационарные модели
- Эти модели предполагают, что все параметры системы не изменяются во времени.
- Распределение вероятностей в таких моделях остается постоянным.
- Примеры: модели, описывающие равновесные состояния в экономике или физике.
2. Нестационарные модели
- В этих моделях параметры системы могут изменяться во времени.
- Распределение вероятностей может меняться, что делает такие модели более сложными.
- Примеры: модели, описывающие динамические процессы, такие как рост населения или изменения на финансовых рынках.
3. Эргодические модели
- Эти модели предполагают, что временные средние значения равны ансамблевым средним.
- Система в долгосрочной перспективе ведет себя предсказуемо, несмотря на случайные колебания.
- Примеры: модели, которые используются для описания систем, где временные и статистические свойства совпадают.
Теперь установим соответствие:
- Стационарные модели - параметры постоянны во времени.
- Нестационарные модели - параметры изменяются во времени.
- Эргодические модели - временные и ансамблевые средние совпадают.
Таким образом, мы получили четкое понимание каждого из понятий и их характеристик.