poisson方程过程的到达时间间隔遵从什么分布?

出自 MBA智库百科()
泊松過程(Poisson process)
  泊松過程是指一種累計發生的最基本的獨立增量過程。例如隨著時間增長累計某電話交換台收到的呼喚次數,就構成一個泊松過程。泊松過程是由法國著名數學家泊松()證明的。1943年C.帕爾姆在業務問題的研究中運用了這一過程,後來Α.Я.辛欽於50年代在的研究中又進一步發展了它。
  泊松過程是隨機過程的一種,是以事件的發生時間來的。我們說一個 隨機過程 N(t) 是一個時間齊次的一維泊松過程,如果它滿足以下條件:
  在兩個互斥(不重迭)的區間內所發生的事件的數目是互相獨立的。
  在區間[t,t + &]內發生的事件的數目標機率分佈為:
  其中λ是一個正數,是固定的參數,通常稱為抵達率(arrival rate)或強度(intensity)。所以,如果給定在時間區間[t,t + &]之中事件發生的數目,則隨機變數N(t + &) & N(t)呈現泊松分佈,其參數為&&。
  更一般地來說,一個泊松過程是在每個有界的時間區間或在某個空間(例如:一個歐幾裡得平面或三維的歐幾裡得空間)中的每一個有界的區域,賦予一個隨機的事件數,使得
  在一個時間區間或空間區域內的事件數,和另一個互斥(不重迭)的時間區間或空間區域內的事件數,這兩個隨機變數是獨立的。
  在每一個時間區間或空間區域內的事件數是一個隨機變數,遵循。(上而言,更精確地來說,每一個具有有限測度的集合,都被賦予一個泊松分佈的。)
  考慮一個泊松過程,我們將第一個事件到達的時間記為T1。此外,對於n&1,以Tn記在第n-1個事件與第n個事件之間用去的時間。序列{Tn,n=1,2,...}稱為到達間隔時間列。
   Tn(n=1,2,...)是獨立同分佈的隨機變數,具有均值1/λ。
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到达时间间隔序列相互独立同分布的,且服从参数为的指数分布.这个命题应是在意料之中的. 事实上,泊松分布定义中的平稳独立增量的假定等于说在概率意义上过程是在任何时刻都重新开始,即从任何时刻起过程独立于先前已发生的一切(独立增量),且与原过程有完全同样的分布(平稳性),也就是通常讲的无后效性.证明
1)求的分布. 由于表示第一次事件发生之前所需的时间,故表示在时间段内事件还未出现,所以即.2)求的分布. 由平稳增量性,在时间区间内事件发生的次数与无关,而只与时间间隔的长度有关,即由全概率公式,即且与独立.3)求的分布.对于,有即,且相互独立.于是结论成立.
注意,题也成立. 先研究到达时刻的分布,之后再来讨论这个问题. 到达时刻服从参数为的Gamma分布.证明 ,相互独立且的特征函数是于是,的特征函数是而分布的特征函数为, 若计数过程的到达时间间隔序列是相互独立同参数为的指数分布,则是参数为的泊松过程.证明 由指数分布的无记忆性知, 过程具有平稳独立增量.于是只要证明. 注意到服从参数为的Gamma分布,且所以令并由分部积分法得。
□由以上的结论可以看出,泊松分布和指数分布存在着紧密的联系,有人作为泊松过程的定义,这种定义方法适宜于往更新过程乃至随机游动作进一步的推广;此外,这种定义实际上有助于读者理解泊松过程的无后效性并提供了模拟它的好方法,后面对此进行讨论.EX 放射性物质在衰减过程平均每分钟放射出4个光子, 用表示在观测时间区间内放射出光子的数目,且是泊松过程. 设计数器对检测到的光子只是每隔一个记录一次,令T是两个相继被记录的光子之间的时间间隔(以分钟为
正在加载中,请稍后...Poisson点过程及其性质--《新乡学院学报(自然科学版)》2012年06期
Poisson点过程及其性质
【摘要】:研究了Possion点过程和Levy过程,得到了以下结论:Possion点过程是平稳过程,其特征测度是有限的;Levy过程是适应于滤子的强Markov过程;最后得到了Levy过程的概率测度与Possion点过程的概率测度之间的关系.
【作者单位】:
【关键词】:
【基金】:
【分类号】:O211.6【正文快照】:
0引言Poisson点过程是重要的随机过程,其研究始于20世纪60年代,当时仅限于一维点过程,后又逐渐扩充到多维和更一般的空间上.近年来,点过程研究已与随机测度论[1–3]、鞅论[4]等结合,在内容和方法上更重视与其他随机过程联系[5–6],为了更好地研究点过程与随机测度、鞅的内在
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