Buscar Volver arriba Filtrar resultadosUbicaciónEstadísticas (1)ClasificaciónTipo de artículoCategoríaGuíaTemaN/AN/AAuthorRebecca Laff & Wendy RuizParis, Ricardo, Raymond, & JohnsonJennifer Paris, Kristin Beeve, & Clint SpringerKrischa Esquivel, Emily Elam, Jennifer Paris, & Maricela TafoyaIrma Isabel González CuadrosJoaquín López HerraizMaría M. Reynoso, Carina E. Magnoli, Germán G. Barros y Mirta S. DemoGlencora BorradaileShow TOCyesnoCover PageyesTOC OnlyCompile but don't publishLicensePublic DomainCC BYCC BY-SACC BY-NC-SACC BY-NDCC BY-NC-NDGNU GPLAll Rights ReservedCC BY-NCGNU FDLTranscludedAutonumber Section Headingstitle with space delimiterstitle with colon delimiterstitle with dash delimitersLicense Version1.01.32.02.53.04.0Incluir datos adjuntosTipo de contenidoDocumentoImagenOtro Buscando enTodos los resultadosAcerca de 1 resultados18.1: Movimiento Browniano Estándarhttps://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Probabilidad%2C_estad%C3%ADstica_matem%C3%A1tica_y_procesos_estoc%C3%A1sticos_(Siegrist)/18%3A_Movimiento_browniano/18.01%3A_Movimiento_Browniano_Est%C3%A1ndarA continuación, si\( s, \; t \in [0, T] \) con\( s \le t \) entonces\ begin {align}\ cov (Y_s, Y_t) & =\ cov (X_ {T - s} - X_T, X_ {t-T} - x_t) =\ cov (X_ {t-S}, X_ {t-T}) -\ cov (X_ {t-S}, X_T) -\ co...A continuación, si\( s, \; t \in [0, T] \) con\( s \le t \) entonces\ begin {align}\ cov (Y_s, Y_t) & =\ cov (X_ {T - s} - X_T, X_ {t-T} - x_t) =\ cov (X_ {t-S}, X_ {t-T}) -\ cov (X_ {t-S}, X_T) -\ cov (X_T, _ {t-t}) +\ cov (X_T, x_t)\\ & = (T - t) - (T - s) - (T - t) + T = s\ end {align} Finalmente,\( t \mapsto Y_t \) es continuo\( [0, T] \) con probabilidad 1, ya que\( t \mapsto X_t \) es continuo\( [0, T] \) con probabilidad 1.MásMostrar más resultados
