第四章泊松过程2
泊松过程poisson
![泊松过程poisson](https://img.taocdn.com/s3/m/b347240cb207e87101f69e3143323968011cf4e1.png)
研究如何将泊松过程与其他 随机过程进行更有效的结合,
以更好地描述复杂现象。
探索如何利用机器学习方法改 进泊松过程的参数估计和模型 选择,以提高模型的预测能力
和解释性。
THANKS
泊松分布的性质
泊松分布具有指数衰减的性质, 即随着时间的推移,事件发生的
概率逐渐减小。
泊松分布的期望值和方差都是参 数λ(λ > 0),即E(X)=λ, D(X)=λ。
当λ增加时,泊松分布的概率密 度函数值也增加,表示事件发生
的频率更高。
泊松分布的应用场景
通信网络
泊松分布用于描述在一定 时间内到达的电话呼叫或 数据包的数量。
生物信息学中的泊松过程
在生物信息学中,泊松过程用于描述基因表达、蛋白质相互 作用等生物过程中的随机事件。例如,基因表达数据可以用 泊松过程来分析,以了解基因表达的模式和规律。
通过泊松过程,生物信息学家可以识别出与特定生物学功能 或疾病相关的基因,为药物研发和个性化医疗提供有价值的 线索。
06 泊松过程的扩展与展望
交通流量分析
泊松分布用于描述在一定 时间内经过某个地点的车 辆数量。
生物学和医学研究
泊松分布可以用于描述在 一定时间内发生的事件数 量,例如基因突变或细菌 繁殖。
04 泊松过程的模拟与实现
离散时间的模拟
01
定义时间间隔
首先确定模拟的时间区间,并将其 划分为一系列离散的时间点。
随机抽样
使用随机数生成器,在每个时间间 隔内随机决定是否发生事件。
有限可加性
在有限的时间间隔内,泊松过 程中发生的事件数量服从二项
分布。
与其他随机过程的比较
与马尔可夫链的比较
泊松过程
![泊松过程](https://img.taocdn.com/s3/m/1bf93c7d1711cc7931b716f6.png)
i 1
i
设 E[ X n ] ,由于Xn为非负随机变量且不恒为0,所以 有 0 。 因为Sn代表n次更新所花费的时间,则 N (t ) sup{n; Sn t}
由于>0,故当n∞时,要求Sn 趋于∞;反之,若Sn∞, 必然要求n ∞ ,这就说明在有限长的时间内只能出现 有限次更新。 t 有限时:
§4.4 泊松过程
一、计数过程 1、定义:在[0,t]内出现事件A的总数所组成的过程{N(t), t≥0}称为计数过程。计数过程{N(t), t≥0}应满足下列条件: (1) N(t) ≥0; (2) N(t) 一个是正整数; (3)如果两个时刻s,t, 且s<t, 则N(s)≤N(t)。 (4)对于s < t,N(t)-N(s)代表在时间间隔[s,t]内出 现事件A的次数。
[t 2、设有 t1 t 2 t3 t 4 , 1 , t 2 )和[t 3 , t 4 ) ,是两个不相交 的时间间隔,若 [ N (t 2 ) N (t1 )]与[ N (t 4 ) N (t3 )] 相互统计 独立,则N(t)为独立增量计数过程。
3、若 [ N (t s) N (t )] 仅与s有关而与t无关,则称N(t)为 平稳增量计数过程。
由福克-普朗克方程可得: dp j (t ) j 1 p j 1 (t ) ( j j ) p j (t ) j 1 p j 1 (t ) dt 直接求解以上方程组比较困难,一般仅讨论平稳分布, t∞时的极限情况。 二、排队和服务问题 1、基本概念:任何排队过程包括三个不同的历程: 1)到达过程 2)排队过程 3)服务过程 排队服务系统一般用G1/G2/n/m 表示,其中: G1— 顾客到达服从G1分布; G2—服务时间服从G2分布;n — 服务员数目;m —顾客排队容许长度(或系统容量),m = ∞时不写出,为等待制系统。
随机过程——泊松过程(2)
![随机过程——泊松过程(2)](https://img.taocdn.com/s3/m/20e21780b9d528ea81c779ab.png)
4.2.2 复合Poisson过程
二、定义
设 N t , t 0 为一齐次 Poisson 过程,n , n 1是 i.i.d 序列,且与N t , t 0相互独立,令
Yt n1 n
Nt
Y 则称随机过程 t , t 0 为复合 Poisson 过程.
• 4.1 到达时间间隔与等待时间分布 • 4.1’ Poisson过程的分解 • 4.2 非齐次和复合Poisson过程
4.1’ Poisson过程的分解
一、Poisson过程的分解
N t , t 0为 一 齐 次 sson 程, 有 时 会 Poi 过
将 事 件 分 类 ,型 和II型 , 事 件 被 分 为 哪 I 一类依赖于发生的时,即事件发生在 间 时 刻s, 则 以 概 率 s 被 归 为 型 , 以 P I 的归类独立,则有如结论: 下
s 0
P0 t , s 1 t s h oh
ln P0 t , s t x dx m t s m t
P0 t , s e
m t s m t
再来看k 1的情形
4.2.1 非齐次P机过程 N t 是一个计数过程,若满 足
(2)N t 是独立增量过程 .
(1) N 0 0
(4)h 0,PN t h N t 1 t h oh
则 称N t 具 有 强 度 函 数t 的 非 齐 次 为 Poisson 程 . 过
u t s P0 t , s t
k 1 e iuk t s Pk t , s t s Pk 1 t , s
iuk iu
泊松过程
![泊松过程](https://img.taocdn.com/s3/m/725f1bccf5335a8103d2201f.png)
泊松过程一种累计随机事件发生次数的最基本的独立增量过程。
例如随着时间增长累计某电话交换台收到的呼唤次数,就构成一个泊松过程。
泊松过程是由法国著名数学家泊松(Poisson, Simeon-Denis)(1781—1840)证明的。
1943年C.帕尔姆在电话业务问题的研究中运用了这一过程,后来Α.Я.辛钦于50年代在服务系统的研究中又进一步发展了它。
Poisson过程(Poisson process,大陆译泊松过程、普阿松过程等,台译卜瓦松过程、布瓦松过程、布阿松过程、波以松过程、卜氏过程等),是以法国数学家泊松(1781 - 1840)的名字命名的。
泊松过程是随机过程的一种,是以事件的发生时间来定义的。
我们说一个随机过程N(t) 是一个时间齐次的一维泊松过程,如果它满足以下条件:在两个互斥(不重叠)的区间内所发生的事件的数目是互相独立的随机变量。
在区间内发生的事件的数目的概率分布为:其中λ是一个正数,是固定的参数,通常称为抵达率(arrival rate)或强度(intensity)。
所以,如果给定在时间区间之中事件发生的数目,则随机变数呈现泊松分布,其参数为。
更一般地来说,一个泊松过程是在每个有界的时间区间或在某个空间(例如:一个欧几里得平面或三维的欧几里得空间)中的每一个有界的区域,赋予一个随机的事件数,使得•在一个时间区间或空间区域内的事件数,和另一个互斥(不重叠)的时间区间或空间区域内的事件数,这两个随机变数是独立的。
•在每一个时间区间或空间区域内的事件数是一个随机变数,遵循泊松分布。
(技术上而言,更精确地来说,每一个具有有限测度的集合,都被赋予一个泊松分布的随机变数。
)泊松过程是莱维过程(Lévy process)中最有名的过程之一。
时间齐次的泊松过程也是时间齐次的连续时间Markov过程的例子。
一个时间齐次、一维的泊松过程是一个纯出生过程,是一个出生-死亡过程的最简单例子。
泊松过程资料
![泊松过程资料](https://img.taocdn.com/s3/m/4a17ad83a0c7aa00b52acfc789eb172ded6399e4.png)
05
泊松过程的未来研究方向
泊松过程在新兴领域的应用前 景
• 新兴领域的泊松过程应用 • 如人工智能、大数据等领域,泊松过程可以用于分析和优化事 件驱动的随机过程 • 如物联网、车联网等领域,泊松过程可以用于分析和优化信息 传输和信号干扰等随机过程
泊松过程的理论研究进展
• 泊松过程的理论研究进展 • 如高维泊松过程、非齐次泊松过程等,拓展泊松过程的理论研 究范围 • 如泊松过程的极限理论、泊松过程的稳定性理论等,深入研究 泊松过程的性质和规律
泊松过程的性能评估
泊松过程的性能评估
• 对泊松过程的控制和优化效果进行评估,如服务效率、等待时间等 • 可以用来指导泊松过程的控制和优化,如改进控制策略、优化资源分配等
泊松过程性能评估的实例
• 服务效率评估:通过比较控制前后的服务效率,评估控制策略的效果 • 等待时间评估:通过比较控制前后的等待时间,评估控制策略的效果
泊松过程:概念与应用
DOCS SMART CREATE
CREATE TOGETHER
DOCS
01
泊松过程的定义
• 是一个随机过程,表示在固定时间间隔内发生随机事件的次数 • 事件是相互独立的,且在每个时间间隔内发生的概率相同
泊松过程的性质
• 事件发生的概率分布服从泊松分布 • 在小时间间隔内,事件发生的概率与时间间隔成正比 • 泊松过程的均值和方差与时间间隔的长度成正比
泊松分布的概率质量函数
泊松分布的概率质量函数
• 表示在固定时间间隔内发生k次事件的概率 • 形式为:P(X=k) = (e^(-λt) * λ^k) / k!,其中X表示事件发生的次数,λ表示事件 发生的平均速率,t表示时间间隔的长度
泊松分布的性质
泊松过程
![泊松过程](https://img.taocdn.com/s3/m/6ed4dbe34693daef5ef73d8b.png)
第二讲 泊松过程1.随机过程和有限维分布族现实世界中的随机过程例子:液体中,花粉的不规则运动:布朗运动;股市的股票价格; 到某个时刻的电话呼叫次数;到某个时刻服务器到达的数据流数量,等。
特征:都涉及无限多个随机变量,且依赖于时间。
定义(随机过程) 设有指标集T ,对T t ∈都有随机变量)(t X 与之对应,则称随机变量族}),({T t t X ∈为随机过程。
注 一个随机过程是就是一个二元函数E T t X →⨯Ωω:),(。
固定ω,即考虑某个事件相应的随机变量的值,得到函数R T t X →:),(ω称为样本函数或轨道或一个实现。
映射的值域空间E 称为状态空间。
例 随机游动(离散时间,离散状态)质点在直线上每隔单位时间位置就发生变化,分别以概率p 或概率p -1向正或负向移动一个单位。
如果以n S 记时刻n 质点所处的位置,那么就得到随机过程{,0}n S n ≥。
这里指标集},1,0{ =T ,状态空间},1,0,1,{ -=E 。
如果记n X 为时刻n ,质点的移动,那么{,1}n X n ≥也是随机过程。
两个过程的区别:{}n S 不独立;{}n X 独立; 两个过程的关系:01nn kk S S X==+∑习题 计算n ES 和n DS (设00S =)。
提示 利用∑==nk kn XS 1,其中k X 是时刻k 的移动方式。
习题 设从原点出发,则()/2()/2()/2,2()0,21n k n k n k n n C q p n k iP S k n k i +-+⎧+===⎨+=-⎩。
例 服务器到达的数据流(连续时间,离散状态)在],0[t 内,到达服务器的数据包个数记为)(t N ,那么}0),({≥t t N 也是个随机过程,其指标集}{+∈=R t T ,状态空间},1,0{ =E 。
例 布朗运动(连续时间,连续状态)直线上质点的位移是连续的。
在时刻t 的位置为t X 。
泊松过程
![泊松过程](https://img.taocdn.com/s3/m/510a47a9f90f76c660371a3f.png)
泊松过程
泊松过程是由法国著名数学家泊松(Poisson, Simeon-Denis)(1781—1840)证明的。
1943年C.帕尔姆在电话业务问题的研究中运用了这一过程,后来辛钦于50年代在服务系统的研究中又进一步发展了它。
它是一种累计随机事件发生次数的最基本的独立增量过程。
例如随着时间增长累计某电话交换台收到的呼唤次数的过程。
一般地来说,一个泊松过程是在每个有界的时间区间或在某个空间(例如:一个欧几里得平面或三维的欧几里得空间)中的每一个有界的区域,赋予一个随机的事件数,使得在一个时间区间或空间区域内的事件数,和另一个互斥(不重叠)的时间区间或空间区域内的事件数,这两个随机变数是独立的。
在每一个时间区间或空间区域内的事件数是一个随机变数,遵循泊松分布。
(技术上而言,更精确地来说,每一个具有有限测度的集合,都被赋予一个泊松分布的随机变数。
)泊松过程是莱维过程(Lévy pro cess)中最有名的过程之一。
时间齐次的泊松过程也是时间齐次的连续时间Markov过程的例子。
一个时间齐次、一维的泊松过程是一个纯出生过程,是一个出生——死亡过程的最简单例子。
对泊松过程,通常可取它的每个样本函数都是跃度为1的左(或右)连续阶梯函数。
可以证明,样本函数具有这一性质的、随机连续的独立增量过程必是泊松过程,因而泊松过程是描写随机事件累计发生次数的基本数学模型之一。
直观上,只要随机事件在不相交时间区间是独立发生的,而且在充分小的区间上最多只发生一次,它们的累
计次数就是一个泊松过程。
泊松过程
![泊松过程](https://img.taocdn.com/s3/m/7413eb4f852458fb770b56cd.png)
Wn = ∑ Ti
i =1
n
(n ≥ 1)
t
Wn —— 第n次事件 发生的时刻,或称等待时间, 次事件A发生的时刻 次事件 发生的时刻,或称等待时间, 或者到达时间 Tn —— 从第 次事件 发生到第 次事件 发生的 从第n-1次事件 发生到第n次事件 次事件A发生到第 次事件A发生的 时间间隔,或称第n个时间间隔 时间间隔,或称第 个时间间隔
=C
k n
s s 1 − t t
k
n−k
参数为 n 和 s/t 的 二项分布
[例3] 设在 [ 0 , t ] 内事件 已经发生 n 次,求第 次(k < n) 内事件A已经发生 求第k次
事件A发生的时间 的条件概率密度函数。 事件 发生的时间Wk 的条件概率密度函数。 发生的时间
n重贝努利试验中事件 重贝努利试验中事件A发生的 [二项分布] 随机变量 X 为n重贝努利试验中事件A发生的 ] 次数, 次数,则 X ~ B (n, p)
P ( X = k ) = n p k q n−k k
E ( X ) = np , D ( X ) = npq
是常数, [泊松定理] 在二项分布中,设 np=λ 是常数,则有 ] 在二项分布中,
jω X ( t )
]=e
(1) 泊松过程的数字特征
均值函数 方差函数 相关函数 协方差函数
m X (t ) = E[ X (t )] = λt
2 σ X (t ) = D X (t ) = λ t
R X ( s, t ) = E[ X ( s ) X (t )] = λ s (λ t + 1) , ( s < t )
P{ X ( s ) = k X (t ) = n} =
泊松过程
![泊松过程](https://img.taocdn.com/s3/m/407ed343ff00bed5b9f31dfb.png)
泊松过程泊松过程是指一种累计随机事件发生次数的最基本的独立增量过程。
例如随着时间增长累计某电话交换台收到的呼唤次数,就构成一个泊松过程。
泊松过程是由法国著名数学家泊松(1781—1840)证明的。
1943年C.帕尔姆在电话业务问题的研究中运用了这一过程,后来Α.Я.辛钦于50年代在服务系统的研究中又进一步发展了它。
泊松过程是随机过程的一种,是以事件的发生时间来定义的。
我们说一个 随机过程 N(t)是一个时间齐次的一维泊松过程,如果它满足以下条件:在两个互斥(不重迭)的区间内所发生的事件的数目是互相独立的随机变量。
在区间[t,t + τ]内发生的事件的数目标机率分布为:其中λ是一个正数,是固定的参数,通常称为抵达率(arrival rate)或强度(intensity)。
所以,如果给定在时间区间[t,t + τ]之中事件发生的数目,则随机变量N(t + τ) - N(t)呈现泊松分布,其参数为λτ。
更一般地来说,一个泊松过程是在每个有界的时间区间或在某个空间(例如:一个欧几里得平面或三维的欧几里得空间)中的每一个有界的区域,赋予一个随机的事件数,使得在一个时间区间或空间区域内的事件数,和另一个互斥(不重迭)的时间区间或空间区域内的事件数,这两个随机变量是独立的。
在每一个时间区间或空间区域内的事件数是一个随机变量,遵循泊松分布。
(技术上而言,更精确地来说,每一个具有有限测度的集合,都被赋予一个泊松分布的随机变量。
) 考虑一个泊松过程,我们将第一个事件到达的时间记为T1。
此外,对于n>1,以Tn记在第n-1个事件与第n个事件之间用去的时间。
序列{Tn,n=1,2,...}称为到达间隔时间列。
Tn(n=1,2,...)是独立同分布的指数随机变量,具有均值1/λ。
Definition of the Poisson processWe describe the situation by the counting process N(t), t > 0, which counts the number of events that have occurred between time 0 and time t. Our model has a single parameter, λ > 0, which isthe average arrival rate per unit time. Before defining the model formally, we make some preliminary calculations based on the following three natural assumptions:• The probability of an event occurring in a short interval of time [t,t+h] is λh+o(h) as h → 0.• The probability of two or more events occurring in interval [t, t + h] is o(h) as h → 0.• The numbers of events occurring in disjoint time intervals are independent.Examples:1.Insurance claims. Insurance companies often model customers’ claims using renewalideas. In this case the interarrival distribution is a crucial element of the calculation ofwhat insurance premium to charge.2.Counter processes. Many devices can be described as counters in that they attempt torecord the occurrence of successive signal pulses impinging on some instrument. Forexample Geiger counters for recording ionization events, or scintillation counters forrecording passage of a subatomic particle.3.Traffic flow. The times at which successive cars pass a monitoring station on a longsingle- lane road can be modelled as a renewal process. Much more generally, any sort of “traffic” can fit a similar model, such as data packets arriving at a server across a network connection. Questions of congestion can be answered using renewal theory and therelated theory of queues.4.Inventory systems. A large department store needs to know how much stock of aparticular item to hold, and a schedule for replenishment. The pattern of demands canoften be modelled as a renewal process.In any of these or other similar situations in which events occur randomly in time at some uniform average rate, an assumption of ‘total randomness’ leads to the Poisson process as a model.。
泊松过程
![泊松过程](https://img.taocdn.com/s3/m/4954aeef524de518964b7d99.png)
nk
参数为 n 和 s/t 的 二项分布
[例3] 设在 [ 0 , t ] 内事件A已经发生 n 次,求第k次(k < n) 事件A发
生的时间Wk 的条件概率密度函数。
P{s Wk s h, X (t ) n} P{s Wk s h X (t ) n} P{ X (t ) n} P{s Wk s h, X (t ) X ( s h) n k} P{ X (t ) n} P{s Wk s h} P{ X (t ) X ( s h) n k} P{ X (t ) n}
P{ X (t h) X (t ) 1} h o(h) P{ X (t h) X (t ) 2} o(h)
称它为具有参数 >0 的泊松过程
泊松过程例子
考虑某一电话交换台在某段时间接到的呼叫。令X(t)表示 电话交换台在 [0, t] 时间内收到的呼叫次数,则{ X(t), t 0 } 是一个泊松过程。 考虑来到某火车站售票窗口购买车票的旅客。若记X(t) 为 时间 [0, t] 内到达售票窗口的旅客数,则{ X(t), t 0 } 是一 个泊松过程。 考虑机器在 (t, t+h] 内发生故障这一事件。若机器发生故 障,立即修理后继续工作,则在 (t, t+h] 内机器发生故障 而停止工作的事件数构成一个随机点过程,它可以用泊松 过程来描述。
时间间隔Tn
[定理] 设 {X (t), t 0 }是具有参数的泊松过程,{Tn , n 1 } 是对应的 时间间隔序列,则随机变量Tn (n=1,2,…)是独立同分布的均值为1/ 的指数分布。
Tn 的分布函数: Tn 的概率密度函数:
4-泊松过程
![4-泊松过程](https://img.taocdn.com/s3/m/8ad0884ccf84b9d528ea7aca.png)
n kn1
k1 !(k2 k1 )!(kn kn 1 )!
12
二、泊松过程的数字特征与一维特征函数
设 {N (t ), t 0} 是强度为 的泊松过程,则
1. 均值函数 mN (t ) E( N (t )) t 2. 方差函数 DN (t ) D( N (t )) t
[例1] 设 N (t )为[0,t)时段内某电话交换台收到的
呼叫次数, t [0, ),N (t ) 的状态空间为 {0,1, 2,},
且具有如下性质: (1) N (0) 0,即初始时刻未收到任何呼叫; (2)在[t,s)这段时间内收到的呼叫次数只与 时间间隔s-t有关,而与时间起点t无关; (3)在任意多个不相重叠的时间间隔内收到
注:(4)中实际上假设了在足够小的时间间隔 内出现一个质点的概率与时间间隔成正比,而 出现质点数不少于2的概率是关于时间间隔的 高阶无穷小——这一般是与实际情况相吻合的。
思考:试举个例子是计数过程而不是泊松过程。
9
[定理1]设 {N (t ), t T [0, )}是一强度为 的泊 松过程,则对任意固定的 t 0,N (t ) 服从泊松 一维分布 分布 (t ) ,即 k
P{N (t1 ) N (0) k1, N (t2 ) N (t1 ) k2 k1,, N (tn ) N (tn1 ) kn kn1}
P{N (t1 ) N (0) k1} P{N (t2 ) N (t1 ) k2 k1} P{N (tn ) N (tn 1 ) kn kn 1}
2 1
则称{N (t ), t T [0, )}是强度为 的泊松过程。
k!
第4章Poisson过程
![第4章Poisson过程](https://img.taocdn.com/s3/m/73cb3f0368eae009581b6bd97f1922791788be5d.png)
第4章Poisson过程Poisson过程是一种常见的随机过程,被广泛应用于各个领域,包括计算机科学、物理学、生物学等。
本章将介绍Poisson过程的定义、特性和应用,并详细解释其背后的数学原理。
1. Poisson过程的定义与特性Poisson过程是一个连续时间随机过程,其特点是在一定时间内事件发生的数量满足泊松分布。
具体来说,Poisson过程满足以下几个条件:1)事件发生的间隔是独立的,即事件之间的时间间隔是随机的且相互独立。
2)事件发生的概率是相等的,即在单位时间内事件发生的概率是恒定的。
3)事件发生的次数满足泊松分布,即在给定时间内事件发生的次数服从参数为λ的泊松分布,其中λ是单位时间内事件发生的平均次数。
Poisson过程的重要特性包括:1)非负增量性质:即在给定时间内,事件发生的次数是非负的。
2)无记忆性质:即给定过去的事件信息,事件发生的概率与未来的事件无关。
3)稀疏性质:即在大部分时间段内,事件都不会发生。
2. Poisson过程的应用Poisson过程在实际应用中有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用例子:2) 网络流量建模:在网络流量分析中,可以使用Poisson过程来描述网络中的数据包到达情况,进而进行网络拥塞控制和负载均衡。
3) 突发事件模拟:在灾难响应和紧急情况下的资源调度中,可以使用Poisson过程来模拟事件的发生情况,进而进行调度和分配。
4) 电子设备故障:在电子设备可靠性分析中,可以使用Poisson过程来建模设备故障的发生情况,进而进行设备寿命评估和维修策略制定。
3. Poisson过程的数学原理Poisson过程的数学原理基于泊松分布和指数分布的性质。
泊松过程的定义要求事件发生的间隔是独立的,而指数分布的性质恰好满足了这一要求。
具体来说,如果事件之间的时间间隔满足参数为λ的指数分布,那么事件发生的次数就会满足参数为λ的泊松分布。
Poisson过程的数学表示可以使用随机变量N(t)来表示在时间段[0,t]内事件发生的次数。
泊松过程
![泊松过程](https://img.taocdn.com/s3/m/dedb276f2e3f5727a4e96215.png)
3.1泊松过程的实际模型和数学模型
若将“接待一位顾客”,“到达一次呼唤”,“维 修一台”
机器”,“接收一个粒子”,“发现一个误码”“通 过一辆汽车”等都作为一个“随机点”,则这种源源 不断出现的随机点的过程就称为随机点过程。如果计 算在某一段时间内出现的随机点数目,这个数目也是 随机的,它随着这段时间的延伸而不断变化,则称这 个变化的过程为伴随着随机点过程的计数过程。泊松 过程是一类特殊的计数过程。 下面给出泊松过程的定义及其数学模型。
P , Xt h Xt0 XtX0n P , Xt h Xt1 XtX0n1 P XtX0nj,Xt hXt j
j 2
n 1 P t 1 h h P t h 1 h h h n n 1
P t hP t h 0 0 所 以 P t P t 0 0 h h
取 h 0 的 极 限 , 得
所 以 l n P t tC ,P t C e
t 0 1 0
P t P t, 且 P 0 P X 0 0 1 0 0 0
t
n
P n t
t
n!
n
et
3.1泊松过程的实际模型和数学模型
由 数 学 归 纳 法 知 : P t n
由 条 件 ( 2 ) 有 :
t e
n !
n t
P X t s s n P X t X 0 n X P X t n P t n
3.1泊松过程的实际模型和数学模型 定 义 3 . 3 ( 泊 松 过 程 ) 称 计 数 过 程 X t , t 0
第章 Poisson过程ppt课件
![第章 Poisson过程ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/ed57132acf84b9d528ea7ab5.png)
(nk)!
k!(n n !k)! s k 1s n k,k0 ,1 ,2 , ,n .
精选课件
16
泊松过程的数字特征
均值函数 方差函数
N (t)E [N (t)]t
N 2(t)V ar[N (t)]t
自相关函数
R N (s,t) E [N (s)N (t)]
m in (s,t) 2 st s(t 1 ), (s t)
λ ο (3)存在λ 0 , 当 h 0 时, P { N ( t h ) N ( t) 1 } h ( h ) ,
ο (4)当 h 0 时, P { N ( t h ) N ( t) 2 } (h ) .
精选课件
10
Poisson过程的等价性(说明)
精选课件
11
Poisson过程定义的应用
证: (1) 因 {X1>t}={[0, t ]内事件A不出现} P{X1>t}=P{N(t)=0}=e-λt
F X 1 t 1 P X 1 t 1 e t , t 0 .
即X1 服从均值为1/λ的指数分布.
精选课件
21
(2) 由泊松过程的平稳独立增量性,有
P{X2>t|X1=s}=P{在(s, s+t ]内事件A不发生|X1=s }
(40.5)1 e40.5 (42)4 e42
1!
4!
0.0155
精选课件
8
事故的发生次数和保险公司接到的索赔数
若以N(t)表示[0,t]时间内发生事故的次数. Poisson过 程 {N(t),t 0}是很好的一种近似. 考虑保险公司每次 赔付都是1, 每月平均4次接到索赔要求,则一年中它 要付出的平均金额为多少?
第4章 Poisson过程
![第4章 Poisson过程](https://img.taocdn.com/s3/m/3e7fc3a765ce050876321312.png)
Fn t P X n t 1 et ,
t 0.
故Xn与X1 ,… Xn-1相互独立,且Xn也服从均值为1/λ的
指数布.
23
注 (1) 上述定理的结果应该在预料之中,因为泊
松过程有平稳增量,过程在任何时刻都“重新开
始”,这恰好就是“无记忆性”的体现,正好与指
数分布的“无记忆性”是对应的.
第 4章
Poisson过程
4.1 Poisson过程 4.2 与Poisson过程相联系的若干分布 4.3 Poisson过程的推广 4.4 更新过程
1
法国数学家 . 1781年6月21日生于法国卢瓦 雷省的皮蒂维耶,1840年4月25日卒于法国索镇.
1798年入巴黎综合工科学校深造. 在毕业时, 因优秀的研究论文而被指定为讲师, 受到拉普拉 斯、拉格朗日的赏识.
e
k
而取各个值的概率为
P{ X k}
k e
k!
, k 0, 1, 2, ( 0为常数)
则随机变量X 服从参数为 的泊松分布,简记为P()。
E( X ) ,
D( X )
4
复习
5
4.1 Poisson过程
计数过程
随机过程{N(t),t≥0}称为计数过程,如果N(t) 表示从0到 t 时刻某一特定事件A发生的次数,它
故 X(t)服从均值为 t 的泊松分布。
25
例题
早上 8:00开始有无穷多个人排队等候服务,只有 一名服务员,每个接受服务的时间是独立的服从均值为 20min的指数分布。那么,中午12: 00为止平均多少人 已离去,已有9个人接受服务的概率是多少? 解: 离去的人数{ N ( t )}是强度为3的Poisson过程(小时
《随机过程——计算与应用》课件泊松过程2
![《随机过程——计算与应用》课件泊松过程2](https://img.taocdn.com/s3/m/9a85f064df80d4d8d15abe23482fb4daa48d1d6a.png)
个到达时刻T1 <T2 <…<Tn有以下联合概率密度函
数:
p(u1,
u2
,,
un
)
n!,0 tn 0,
u1
u2 其它
un t
证明:对0 u1 u2 un t,取充分小的正数h1, h2, , hn ,
使得uk Tk uk hk ,且各小区间(uk ,uk hk ](k 1, 2, n)
试计算:
(1) 过程 N1 的第一个事件先于过程 N 2
的第一个事件发生的概率.
(2) 过程 N1 的第k个事件先于过程 N 2 的第一个事件发生的概率.
解题思路: 考虑两个随机变量的联合密度函数,再计算有关的概率
P(T1(1)
T1(2) )
1 1 2
P(Tk(1)
T (2) 1
)
( 1 1 2
1) P{Nth Nt 0} 1 h (h) 2) P{Nth Nt 1} h (h) 则该计数过程一定是参数为的泊松过程.
记 qk (t) P(Nt k), k 0,1, ,对充分小的h 0, 可计算
q0 (t h) P(Nth 0) P(Nth Nt 0, Nt 0)
泊松过程
泊松过程的一个等价定义 称随机过程N={Nt,t≥0}是参数为λ 的泊松过程,如果 它满足以下条件:
① N0 0 ② N是平稳的独立增量过程
③ P{Nth Nt 0} 1 h (h) ④ P{Nth Nt 1} h (h)
泊松过程两个定义的等价性由下面的两个定理验证
定理4.2.2 参数为λ 的泊松过程N={Nt,t≥0}一定满足 以下性质:
qk (t)[1 h (h)] qk1(t)[h (h)] (h)
泊松过程及例子2
![泊松过程及例子2](https://img.taocdn.com/s3/m/615a9b3743323968011c92b7.png)
P( X 2 60) 30e30 x dx 0.368 故有(1) 2 60
(2)P( X 4 60)
4 60
30e30 x dx 0.865
3 60 1 60
P (3) (1 60 X 3 60)
30e30 x dx 0.384
0 [ m X ( t s ) m X ( t )]
或 P ( s) e . 同理 0 Pn(s+h)=P{X(t+s+h)-X(t)=n} =P{(t,t+s]中有n个事件,(t+s,t+s+h]中没事件} +P{(t,t+s]中有n-1个事件,(t+s,t+s+h]中有1个事件} +P{(t,t+s]中有n-2个事件,(t+s,t+s+h]中有2个事件} +…+P{(t,t+s]中没有事件,(t+s,t+s+h]中有n个事件} =Pn(s)[1-λ(t+s)h+o(h)]+Pn-1(s)[λ(t+s)h]+o(h)
定理3.4 设{X(t),t≥0}是泊松过程,已知在[0,t]内事件 A发生n次,则这n次到达时间W1<W2<…<Wn与相应于n 个[0,t]上均匀分布的独立随机变量的顺序统计量有相 同的分布. 证明: 令0≤t1<t2<…<tn+1=t,且取hi充分小,使得对i
2, [0 = P{[t i , t i hi ]中有一事件(i 1, ,n),,t ]的别处无事件} P{ X (t ) n}
hn
D4-2 泊松分布.
![D4-2 泊松分布.](https://img.taocdn.com/s3/m/a286285f227916888486d7a3.png)
二、泊松定理
定理: 设随机变量 X n (n 1, 2, ) 服从二项分布B(n, pn ), 其中概率 pn与 n 有关, 并且满足
lim
n
npn
0
则
lim
n
Cnk
pnk
(1
pn )nk
k e ,
k!
k 0,1,2,
若一年中死亡 x 人, 则保险公司这一年应付出20000x 元,
因此“公司亏本”意味着20000x >300000 即 x >15 人这,样“公司亏本”这一事件等价于“一年中多于15人 的死事亡件”,从而转求“一年中多于15人死亡”的概率若,把
“参加保险的一个人在一年中是否死亡”看作一次随机 试验,则问题可用 n 2500, p 0.002 的伯努利试验来近似.
解: 设需配备 N 人, 记同一时刻发生故障的设备台数 为 X , 那么 X ~ B(300,0.01), 所需解决的问题是确定 最小的 N , 使得 P{X N} 0.99,
由泊松定理 ( np 3)
P{X N} N 3k e3 0.99 k0 k!
即
1 N 3k e3 3k e3 0.01
在应用中, 当 X ~ B(n, p)且 n 很大 (n 10),p 很小
( p 0.1) 时, 有下面的泊松近似公式(其中 np )
P{X
k} Cnk pkqnk
k e ,
k!
k 0,1,2,
,n
P{X m} k e , m 0,1,2, ,n km k!
D( X ) E( X 2) E2( X ) k 2 k e 2
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
这个计算过程一定是个泊松过程
证明:我们只需要证明
P(N c (t)=k)= (t)k e-t
k!
令
qk (t)=P(N c (t)=k)
先考虑函数 q0 (t+h) ,其中h>0充分小.
q0 (t+h)=P(N c (t+h)=0)=P(N c (t+h)-N c (t)=0,N c (t)=0)
N (t)
n
n
PN (s) k, N (t) N (s) n k
PN(t) n
PN (s) k PN (t) N (s) n k
PN(t) n
es (s)k e (ts) [(t s)]nk
k!
(n k)!
et (t)n
n!
Cnk
s t
n
1
s t
nk
例6:设在时间区间[0,t]内来到某商店的顾客
f (u1,u2,L
,
un
)
n!, tn
0,
0 u1 u2 其它
un
t
对n个到达时间T1 T2 L Tn取充分小的h1, h2,L , hn ,
使得uk Tk uk hk ,且各小区间[uk ,uk hk ](k 1, 2,L n)
互不相交,则当0 u1 u2 L un t时,有
其中t>0和
N
ge 0
1.
那么对任意的0≤s<t<∞有
E[ Ntge ] 1 Nsge
证明
E[ Ntge ] E{exp[(N(t) N(s)) ln( 1) (t s)]}
Nsge
E{exp[(N (t) N (s)) ln( 1)}e (ts)
e (ts) ( 1)n n (t s)n e (ts)
h1eh1
h2eh2 hnehn (t)n et / n!
e (th1
hn )
n! tn
h1h2
hn
例3:设在[0,t]内事件A已经发生n次,且0 s t, 对于0 k n,求P{N(s) k N(t) n}.
解:PN (s)
k
|
N (t)
n
PN (s) k, N (t) PN (t) n
n
P N (s)
k, N (t) N (s)
PN(t) n
n
k
PN (s) k PN (t) 几何泊松过程)设N={N(t),t≥0}是参数λ>0 的泊松过程,假设常数σ>-1,定义随机过程:
Ntge exp[N (t) ln( 1) t] ( 1)N (t) et
j=2
=qk (t)(1-h+(h))+qk-1(t)(h+(h))+(h)
整理上式得
qk
(t
+h)-qk h
(t
)
=-
qk
(t
)+
qk
-1
(t
)+
(h) h
令上式两边h→0,得迭代常微分方程
qk(t)+qk (t)=qk-1(t),其中q1(0)=0,q0(t)=e-t
解上边的常微分方程得
qk
(t)=
qk (t+h)=P(N c (t+h)=k)
=P(N c (t+h)-N c (t)=0,N c (t)=k)+P(N c (t+h)-N c (t)=1,N c (t)=k-1)
k
+ P(N c (t+h)-N c (t)=j,N c (t)=k-j)
j=2
k
=qk (t)q0 (h)+qk-1(t)q1(h)+ qk-j (t)q j (h)
0)
sese (ts) tet
s t
更一般有以下问题
设 {N(t),t≥0} 是参数为λ 的Poisson过程,如果 在[0,t)内有 n 个随机点到达,则 n 个到达时间 T1 T2 L Tn 服从怎样的概率分布??
例2 设 {N(t),t≥0} 是参数为λ 的Poisson过程,如 果在[0,t)内有 n 个随机点到达,则 n 个到达时 间 T1 T2 L Tn 的联合密度函数为
n
n
P( I (uk Tk uk hk ), N (t) n)
IP( (uk Tk uk hk ) N (t) n) k1
k 1
P(N (t) n)
P(N (h1) 1, N (h2 ) 1,L , N (hn ) 1, N (t h1 h2 L hn ) 0) P(N(t) n)
其中(h) 表示h的高阶无穷小.
(1)P(N(t h) N(t) 0) e-h =1 h (h) (2)P(N(t h) N (t) 1) he-h =h (h)
定理4.2.3
如果一个计数过程
Nc
{N
c t
:t
0} 具有平
稳独立增量性且满足定理4.2.2中的性质(1)(2),那么
§2. 泊松过程的0-1律
本节主要研究在充分小的时间区间内发生跳的次 数等于或大于2的概率趋于0
定理4.2.2 对于参数为λ>0的泊松过程N(t),它 满足如下的性质:对任意的时间指标t>0和充分 小的h>0,
(1)P(N (t h) N (t) 0) 1 h (h) (2)P(N (t h) N (t) 1) h (h)
n0
n!
e( 1)(ts) [( 1)(t s)]n
n0
n!
e ( 1)(ts) e ( 1)(ts) 1
例5:设在[0,t]内事件A已经发生n次,且0 s t, 对于0 k n,求P{N(s) k N(t) n}.
解:PN (s)
k
|
N (t)
n
PN(s) k, PN (t)
数N(t)是强度为λ的泊松过程,每个来到商店 的顾客购买某货物的概率为p,不买东西离去 的概率是1-p,且每个顾客是否购买货物是相互 独立的,令Y(t)为[0,t]内购买货物的顾客数。 试证{Y(t),t≥0}是强度为λp的泊松过程.
(t)k
k!
e-t ,其中k =1,2,L
例子1
对于参数为λ>0的泊松过程N={N(t):t≥0},求在 {N(t)=1}的条件下,泊松过程N的第一个达到时间间 隔T1服从的概率分布
P(T1
s
N (t)
1)
P(T1 s, N (t) 1) P(N (t) 1)
P(N (s)
1, N (t) N (s) P(N (t) 1)
=P(N c (t+h)-N c (t)=0)P(N c (t)=0)
=(1-h+ (h))q0 (t )
于是
q0
(t
+h)-q0 h
(t
)
=-
q0
(t
)+
(h) h
令上式两边h→0,得
q0 (t )=-q0 (t ),其中q0 (0)=1
解上边的常微分方程得
q0 (t)=e-t
下面考虑函数qk(t+h), 其中k=1,2,···