Modele stohastice in ecologie

Dupa cum spun M. Kac si E. Nelson, orice tip de desfasurare a timpului (fie ea determinista ori esential probabilista) care este analizabila in termeni de probabilitate poarta numele de proces stohastic.

Mai general, in schimb, in teoria probabilitatii un proces stohastic, uneori numit si proces aleatoriu, este opusul unui proces determinist (sau sistem determinist).

in loc sa avem de a face cu o singura realitate posibila cu privire la cum ar putea sa evolueze in timp, intr-un proces stohastic sau aleatoriu exista o anumita nedeterminare in evolutia lui in viitor descrisa de distributii de probabilitate. Asta inseamna ca, chiar daca conditia initiala (sau punctul de pornire) sunt cunoscute, sunt multe posibilitati cu privire la directia in care se indreapta procesul, dar unele din ele sunt mai probabile decât altele.

in cel mai simplu caz posibil un proces stohastic seamana cu o secventa de variabile aleatorii cunoscute ca si serii de timp. Alt tip de proces stohastic este un câmp aleatoriu, a carui domeniu este o regiune de spatiu, cu alte cuvinte, o functie aleatorie ale carei argumente provin dintr-o raza d valori aflate intr-o continua schimbare.

O anume abordare a proceselor stohastice le trateaza ca functii de una sau mai multe argumente deterministe ale caror valori sunt variabile aleatorii (cantitati nedeterministe care au anumite distributii de probabilitate). Variabilele aleatorii ce corespund unor momente diferite pot fi complet diferite. Singura cerinta este ca aceste cantitai aleatorii diferite au acelasi „tip”.
 

Cuprins:

1. Procesele Stohastice    3
1.1 Concept    3
1.2. Definitie si proprietati    3
1.3 Constructie    4
2. Modele stohastice in ecologie    5
2.1 Introducere in ecologie    5
2.2. Modele stohastice    5
Bibliografie – Webografie    9