Higher-order joint moments of two o

Higher-order joint moments of two or more random variables derived from
a stochastic process X{t) are defined in an obvious manner. With the possible
exception of the gaussian random process, for which higher-order moments can
be expressed in terms of first and second moments, high-order moments are
encountered very infrequently in practice.
Averages for a Gaussian Process Suppose that X(t) is a gaussian random
process. Hence, at time instants t = i = 1, 2,..., n, the random variables Xti,
i = 1,2are jointly gaussian with mean values mfc), i= 1,2,... ,n, and
autocovariances

Kết quả (Việt) 1:

Những khoảnh khắc cao trật tự chung của hai hay nhiều biến ngẫu nhiên có nguồn gốc từmột quá trình ngẫu nhiên X {t) được xác định một cách rõ ràng. Với có thểCác ngoại lệ của các quá trình ngẫu nhiên gaussian, mà những khoảnh khắc cao trật tự có thểđược thể hiện về khoảnh khắc đầu tiên và thứ hai, những khoảnh khắc cao-trật tựgặp phải rất thường xuyên trong thực hành.Mức trung bình một Gaussian quá trình giả sử rằng X(t) là một gaussian ngẫu nhiênquá trình. Do đó, ở thời gian instants t = i = 1, 2,..., n, các biến ngẫu nhiên Xti,i = 1, 2are cùng gaussian với các giá trị có nghĩa là mfc), i = 1,2,..., n, vàautocovariances

Kết quả (Việt) 2:

Bậc cao khoảnh khắc chung của hai hay nhiều biến ngẫu nhiên có nguồn gốc từ
một quá trình ngẫu nhiên X {t) được định nghĩa một cách rõ ràng. Với sự có thể
ngoại lệ của quá trình ngẫu nhiên gaussian, mà khoảnh khắc bậc cao có thể
được thể hiện bằng những giây phút đầu tiên và thứ hai, những khoảnh khắc bậc cao đang
gặp rất thường xuyên trong thực tế.
Trung bình cho một quá trình Gaussian Giả sử X (t) là một ngẫu nhiên gaussian
quá trình. Do đó, vào thời điểm khoảnh t = i = 1, 2, ..., n, các biến ngẫu nhiên XTi,
i = 1,2are cùng gaussian với giá trị trung bình MFC), i = 1,2, ..., n, và
autocovariances