第三章泊松(Poisson)过程.

第二篇泊松过程

泊松过程 poisson

随机过程 第二章 泊松过程

第二章-泊松过程-随机过程

2010-9-2理学院 施三支定理3.2.2设{ X (t ) ， t 0 }为泊松过程，则等待时间Wn （ n 1 ）服从 ( n, ) 分布， 其概率密度为f (t )

t所以P N (t s ) N ( s ) n e( t ) n , (n 0,1, 2 ) n ！定义2定义1，得证3.2.3 几个简单的泊松过程例子例3.1考虑某一

时刻t，N(t)服从泊松分布。 下面考察增量N(t1,t2)=N(t2)－N(t1) (0≤t1<t2)的分布： 由增量平稳性，N(t2)－N(t1)与N(t2－t1)同分布

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

第三章Poisson过程教学目的：（1）了解计数过程的概念；（2）掌握泊松过程两种定义的等价性；（3）掌握泊松过程的到达时刻的分布、等待时间的分布和来到时刻的条件分布；（4）了解泊松过程的三种推广。教学重点：（1）泊松过程两种定义的等价性；（2）泊松过程的到达时刻的分布、等待时间的分布和来到时刻的条件分布；（3）泊松过程的三种推广。教学难点：（1）泊松过程两

因此P0(t + h ) - P0(t ) = - l P (t ) + o(h ) .h0h2020/3/123泊松过程的两种定义的等价性令h0取极限得，P &#

⑴ Nt 0 且取值为整数； ⑵ s t 时，N s N t，且 Nt Ns 表示时间 s, t内事件 A 发生的次数．4计数过程在实际中有着广泛的应用， 只要我们对所观察的事件出

E[ X (s) X (0)][ X (t) X (s) X (s)] E[ X (s) X (0)][ X (t) X (s)] E[X (s)]2 s(t s)

hn=1,2,…,n有ti+hi＜ti+1,则在给定X(t)=n的条件下,有 P{t1≤W1≤t1+h1,…,tn≤Wn≤tn+hn|X(t)=n}

41泊松过程的定义

泊松过程

09第三章泊松过程

泊松过程

泊松过程 poisson

4-1泊松过程的定义