Processus gaussien
En théorie des probabilités et en statistiques, un processus gaussien est un processus stochastique (une collection de variables aléatoires avec un index temporel ou spatial) de telle sorte que chaque collection finie de ces variables aléatoires suit une loi normale multidimensionnelle ; c'est-à-dire que chaque combinaison linéaire est normalement distribuée. La distribution d'un processus gaussien est la loi jointe de toutes ces variables aléatoires. Ses réalisations sont donc des fonctions avec un domaine continu.

Un processus stochastique  sur un ensemble  de sites  est dit gaussien si, pour toute partie finie  et toute suite réelle  sur ,  est une variable gaussienne.

Posant  et  la moyenne et la covariance de  sur , si  est inversible, alors  admet pour densité (ou vraisemblance) par rapport à la mesure de Lebesgue sur  :

Voir aussi
Processus de Gauss

Processus stochastique
Carl Friedrich Gauss