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Die Kovarianzfunktion beschreibt in der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung die Abhängigkeit zwischen zwei Zufallsvariablen als Funktion ihres Abstandes oder ihrer Position. Sie ist ein zentrales Konzept in der Zeitreihenanalyse, Geostatistik und stochastischen Prozessen.

Die Übergangswahrscheinlichkeit beschreibt in der Stochastik die Wahrscheinlichkeit, von einem Zustand in einen anderen überzugehen. Sie ist ein zentrales Konzept bei der Modellierung von Zufallsprozessen, insbesondere bei Markov-Ketten.

Ein stochastischer Prozess beschreibt eine Familie von Zufallsvariablen, die zeitlich oder räumlich geordnet sind. Er ist ein zentrales Konzept in der Wahrscheinlichkeitstheorie und findet breite Anwendung in Statistik, Physik, Finanzmathematik und weiteren Disziplinen.

Eine Markov Kette ist ein mathematisches Modell zur Beschreibung von Systemen, deren zukünftiger Zustand nur vom aktuellen Zustand abhängt, nicht von der gesamten Vorgeschichte. Dieses Konzept ist zentral in Statistik, Informatik und vielen Anwendungsgebieten.

Der Gaussian Process ist ein stochastisches Modell, das in der Statistik und im maschinellen Lernen verwendet wird, um Funktionen als Verteilungen über Funktionen abzubilden. Es ermöglicht eine probabilistische Vorhersage mit Unsicherheitsabschätzung.

Stochastische Prozesse beschreiben zeitlich oder räumlich veränderliche Systeme, deren Entwicklung durch Zufallseinflüsse geprägt ist. Sie sind zentrale Werkzeuge in Statistik, Physik, Finanzmathematik und vielen anderen Disziplinen.