Prva opomba, da končni drugi trenutki niso predvideni v definiciji močne stacionarnosti, zato močna stacionarnost ne pomeni nujno šibke stacionarnosti.
Ali močna stacionarnost pomeni šibko stacionarnost?
Razlog močna stacionarnost ne pomeni šibke stacionarnosti je v tem, da ne pomeni, da ima proces nujno končni drugi trenutek; npr. proces IID s standardno Cauchyjevo distribucijo je strogo stacionaren, vendar nima končnega drugega trenutka⁴ (glej [Myers, 1989]).
Kako veš, če je stacionarnost šibka?
Verjetno najpreprostejši način za preverjanje stacionarnosti je, da svojo skupno časovno vrsto razdelite na 2, 4 ali 10 (recimo N) odsekov (več kot je, tem bolje) in izračunate povprečje in varianca znotraj vsakega odseka. Če obstaja očiten trend v povprečju ali variance v N odsekih, potem vaša serija ni stacionarna.
Kaj je šibek stacionarni proces?
Naključni proces se imenuje stacionarni s šibkim smislom ali stacionarni s širokim smislom (WSS) če se njegova povprečna funkcija in korelacijske funkcije ne spreminjata s časovnimi premiki.
Ali so tudi vsi procesi belega hrupa šibko stacionarni?
Beli šum je najpreprostejši primer stacionarnega procesa. Primer stacionarnega procesa z diskretnim časom, kjer je vzorčni prostor tudi diskreten (tako da lahko naključna spremenljivkavzemite eno od N možnih vrednosti) je Bernoullijeva shema.
