Processo di Poisson: differenze tra le versioni
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Un '''processo di Poisson''', dal nome del matematico francese [[Siméon-Denis Poisson]], è un [[processo stocastico]] che simula il manifestarsi di eventi che siano [[indipendenza|indipendenti]] l'uno dall'altro e che accadano continuamente nel tempo. Il processo è definito da una collezione di [[variabili aleatorie]]
Il processo di Poisson è un processo a tempo continuo: la sua controparte a tempo discreto è il [[processo di Bernoulli]]. Il processo di Poisson è uno dei più famosi [[processo di Lévy|processi di Lévy]]. I processi di Poisson sono anche un esempio di [[catene di Markov|catena di Markov]] a tempo continuo.
== Definizione ==
Esistono tre definizioni equivalenti di processo di Poisson:
=== Definizione infinitesimale ===
Un processo di Poisson è un processo stocastico che soddisfa le seguenti proprietà:
*
* Il numero di eventi contati in intervalli di tempo disgiunti sono indipendenti,
::<math>
:sono indipendenti.
* La probabilità di un evento in un piccolo intervallo di tempo è proporzionale alla lunghezza,
::<math>\mathbb{P}(N_{t+h}-N_t=1)=\lambda h + o(h).</math>
:La costante di proporzionalità
* La probabilità che accada più di un evento in un piccolo intervallo di tempo è trascurabile,
::<math>\mathbb{P}(N_{t+h}-N_t>1)= o(h).</math>
=== Costruzione attraverso i tempi di attesa ===
Consideriamo degli eventi che si manifestano a distanze aleatorie
Allora il processo definito da
:<math>N_t=\sup{\left\{n:\sum_{k=1}^n{S_k}\leq t\right\}}</math>
è un processo di Poisson di intensità
=== Definizione attraverso le probabilità di transizione ===
Un processo di Poisson è un processo stocastico che soddisfa le seguenti proprietà:
*
* Gli incrementi sono stazionari (ovvero la distribuzione del numero di eventi che accadono in un certo intervallo dipende solo dalla lunghezza dell'intervallo) e hanno [[distribuzione di Poisson]] di parametro
::<math>\mathbb{P}(N_{t+\tau}-N_t=k)=\frac{e^{-\lambda \tau} (\lambda \tau)^k}{k!}, \qquad k= 0,1,\ldots
== Proprietà ==
Oltre a quelle elencate nelle definizioni, il processo di Poisson soddisfa altre proprietà:
* Il processo di Poisson soddisfa la [[proprietà di Markov]].
* Il processo di Poisson soddisfa la [[proprietà di Markov forte]].
* Il tempo del n-esimo evento ha [[distribuzione Gamma]] <math>\Gamma\left(n,\frac{1}{\lambda}\right)</math>.
* Sapendo che in un certo intervallo di tempo è accaduto un solo evento, si ha che la sua distribuzione è [[distribuzione uniforme|uniforme]].
* Se
* Il processo di Poisson è un [[processo di Lévy]].
== Voci correlate ==▼
* [[Distribuzione di Poisson]]▼
* [[Processo di Poisson composto]]▼
* [[Processo markoviano]]▼
* [[Processo stocastico]]▼
* [[Teoria delle code]]▼
== Bibliografia ==
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|editore= Cambridge University Press
|anno= 1997 }}
▲== Voci correlate ==
▲* [[Distribuzione di Poisson]]
▲* [[Processo di Poisson composto]]
▲* [[Processo markoviano]]
▲* [[Processo stocastico]]
▲* [[Teoria delle code]]
== Collegamenti esterni ==
* {{Collegamenti esterni}}
{{Portale|matematica}}
[[Categoria:Processi stocastici]]
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