Processo di Poisson composto

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In calcolo delle probabilità, un processo di Poisson composto è un processo stocastico a tempo continuo su N {\displaystyle \mathbb {N} } che compie dei salti la cui legge è associata a quella di un processo di Poisson, ma la cui lunghezza è determinata da una certa distribuzione scelta in precedenza.

Definizione

Un processo di Poisson composto { Y ( t ) : t 0 } {\displaystyle \{Y(t):t\geq 0\}} è un processo stocastico definito da

Y ( t ) = i = 1 N ( t ) D i {\displaystyle Y(t)=\sum _{i=1}^{N(t)}D_{i}}

Dove { N ( t ) : t 0 } {\displaystyle \{N(t):t\geq 0\}} è un processo di Poisson di parametro λ e { D i : i 1 } {\displaystyle \{D_{i}:i\geq 1\}} sono variabili aleatorie indipendenti su N {\displaystyle \mathbb {N} } , tutte con la stessa distribuzione D indipendente da N ( t ) {\displaystyle N(t)}

Un esempio può chiarire il concetto: consideriamo il numero dei tifosi che arrivano allo stadio a bordo di autobus dedicati.

Y ( t ) {\displaystyle Y(t)} misura il numero dei tifosi pervenuti nel tempo t {\displaystyle t} , il processo di Poisson N ( t ) {\displaystyle N(t)} conta il numero degli autobus giunti nel tempo t {\displaystyle t} mentre la variabile D i {\displaystyle D_{i}} è il numero dei tifosi che ogni autobus trasporta.

La quantità di tifosi trasportati da ogni autobus e il numero di autobus che arrivano sono variabili indipendenti, ciascuna con la propria distribuzione (che per il numero di autobus è la distribuzione di Poisson).

Proprietà

  • Il valore atteso del processo è dato da
E ( Y ( t ) ) = λ t E ( D ) {\displaystyle \mathbb {E} (Y(t))=\lambda t\mathbb {E} (D)}
  • La varianza del processo è data da
Var ( Y ( t ) ) = λ t E ( D 2 ) {\displaystyle \operatorname {Var} (Y(t))=\lambda t\mathbb {E} (D^{2})}
E ( e s Y ) = e λ t ( M D ( s ) 1 ) {\displaystyle \mathbb {E} (e^{sY})=e^{\lambda t\left(M_{D}(s)-1\right)}}

dove M D ( s ) {\displaystyle M_{D}(s)} è la funzione generatrice dei momenti di D

Voci correlate

  • Processo di Poisson
  • Distribuzione di Poisson
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