随机过程第三章-泊松过程ppt课件.ppt
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1、第一节第一节 泊松过程的基本概念泊松过程的基本概念第三章 泊松过程 定义定义3.13.1(计数过程)随机过程 称为计数过程,如果0),(ttN)(tN表示t时刻为止,某一特定事件A发生的次数. 由定义,计数过程具有以下两个特点: (1) 取值为非负的整数;)(tN (2) 时, 且 表示时段 内 事件A发生的次数.ts )()(tNsN)()(sNtN,( ts 如果在不相交的时间区间中发生的事件数是独立的,则该计数过程有独立增量.即到时刻t已发生的事件个数必须独立于时刻t与t+s之间所发生的事件数.这就意味着, 与)(tN)()(tNstN相互独立. 定义定义3.2(泊松过程泊松过程)计数过
2、程 称为参数为 0),(ttN)0(的泊松过程过程,如果: (1); 0)0(N (2) 有独立增量;)(tN (3)对任意的 ,有0, ts,!)()()(tnentnsNstNP,2, 1 ,0n 由条件(3)可知泊松过程有平稳增量并且在任一长度为t的区间中事件的个数服从参数(均值)为 的泊松分布.t 在实际过程中,条件(3)的验证存在着一定的困难,为此我们给出泊松过程另一个等价定义. 若在任一时间区间中发生的事件个数 的分布只依赖于时间区间的长度,则称计数过程 有平稳增量平稳增量.这就意味着此时 与 有相同的分布.)(tN)()(12stNstN)()(12tNtN)(tN 定理3.1
3、计数过程 称为泊松过程泊松过程 ,参数为 0),(ttN),0(如果 (1) ; 0)0(N (2) 过程有平稳与独立增量; (3);(1)(hohhNP (4).(2)(hohNP 若 是参数为 的泊松过程,则有ttNE)(于是可以认为 是单位时间内事件发生的平均次数单位时间内事件发生的平均次数. . 称 为泊松过程的强度、风险率强度、风险率或速率速率.0),(ttN强度为 的泊松过程的数字特征: 0001. ,E N t tE N tN ttt; 00002. ,000 ,NND N t tD N tN ttttNtE N tt DtD N tt, 特别地,由假设,可得:;3. , ,0N
4、NCs tDmin s tmin s ts t,; 24. , ,0NNNNRs tCs tstmin s tsts t,。( ),0(5)4;(5)4,(7.5)6,(12)9;(12)9(5)4;(4)(5)4(12)9;(5)(5),(5),(5),(12).N t tP NP NNNP NNP NNE ND NCov NN例12:设服从参数为 的泊松过程,求(1) (2) (3) 45(1) P54(5 )4!Ne解: (2) 54,(7.5)6,(12)954,(7.5)(5)2,(12)(7.5)3P NNNP NNNNN4522.534.5(5 )4!(2.5 )2!(4.5 )
5、3!eee例1 (5) EN(5)=5 ,55 ,D N(3)(12)9(5)4(12)(5)5(5)4P NNP NNN(4)(5)4(12)9(5)4,(12)9(12)9P NNP NNP N57(12)(5)5(7 )5!P NNe (5)4(12)(5)5(12)9P NP NNP N 455749 449912(5 )4!(7 )5!551.1212(12 )9!eeCe (5),(12)55 .Cov NND N 例2 事件A的发生形成强度为 的泊松过程 .如果每次事件发生时以概率 能够记录下来,并以 表示到t时刻被记录下来的事件总数,证明 是一个强度为p 的泊松过程.p0),(
6、ttN)(tM0),(ttM证 满足定义3.2中的前两个条件是显然的,下证它也满足第三个条件.)(tM 显然, 的可能取值为 并且由全概率公式,有, 2 , 1 , 0)(tM0)()(|)()(nntNPntNmtMPmtMP而mn 0)(|)(ntNmtMP若mnmppmnntNmtMP)1 ()(|)(若mn 由题意tnntntNPe!)()(于是tnmnmmnntppmnmtMPe!)()1 ()(mnmnmnmmtmntpmtp)!()()1 (!)(e)1(e!)(eptmmtmtptpmmpte!)(所以, 是一个强度为 的泊松过程.0),(ttMp第二节第二节 与泊松过程相联系
7、的若干分布与泊松过程相联系的若干分布预备知识预备知识 (1) 函数定义为:zxzzzde)(01 (2)有关 函数的几个重要公式:)()1(zzz!) 1(nn21 (3)若随机变量 的概率密度为X0, 00,)()(1xxexxfx则称 服从参数为 的 分布,记为X,),(X 当 时,就是参数为 的指数分布.1 (4) 分布关于参数 具有可加性.即若),(1X),(2Y且 与 独立,则XY),(21YX 引理引理 设 相互独立且均服从参数为 的指数分布,则有nXXX,21),(21nXXXn (5)泊松过程的样本轨迹是跳跃度为1的阶梯函数.记 为第 次事件发生的时刻, 是第 次与第 次事件发
8、生的时间间隔.nTnnXn1n一一. 和和 的分布的分布nXnT 定理定理3.23.2 服从参数为 的指数分布,且相互独立.nX) 1( n证证 当 时,有0t0)(11)(111tNPtXPtXPtF所以0, 00e1)(1tttFt又即 相互独立且均服从参数为 的指数分布.21, XX|0)()(|112sXsNtsNPsXtXP0)(0)()(tNPsNtsNPt e重复以上的推导可证定理之结论. 定理3.3 ),(nTn 证证 由于niinXT1故由定理3.2以及引理的结论马上可得本定理之结论.注注: :1 1 的概率密度为),(n)!1()()(1ntexfntTn)0( t)(nt
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