- •Розділ 7. Класична центральна гранична теорема
- •7.1. Центральна гранична теорема (цгт)
- •Із (10), (11) і (12) одержуємо, що при всіх досить великих і
- •7.1.4. Цгт для однаково розподілених випадкових величин.
- •Доведення. Позначимо через число появ події в -му експерименті, тоді число появ події в експериментах . Випадкові величини – незалежні однаково розподілені за законом
- •7.1.5. Теорема Ляпунова.
- •7.2. Гратчасті розподіли. Локальна гранична теорема для гратчастих розподілів
- •7.3. Поняття про граничні закони відмінні від нормального. Нескінченно подільні закони, стійкі закони
- •8.1. Ланцюги Маркова
- •8.2. Випадкові процеси. Основні поняття. Деякі класи процесів
- •8.3. Пуассонівський процес
- •8.4. Вінерівський процес
- •8.5. Стаціонарні процеси
- •8.6. Марковські процеси
8.3. Пуассонівський процес
Розглянемо одну досить загальну схему, за допомогою якої можна описувати велику кількість експериментів, в яких спостерігаються події, що можуть відбуватися чи не відбуватися в кожен момент часу.
Нехай подія може наставати у випадкові моменти часу і нехай – число появ події за проміжок часу , при цьому виконуються наступні умови:
1) Число
появ події за проміжки часу, що не
перетинаються є незалежними випадковими
величинами: при
незалежні. Тобто
є процесом із незалежними приростами.
2) Для будь-якого
проміжку часу ймовірність настання
події залежить тільки від довжини
проміжку і не залежить від його положення:
розподіл
не залежить від
(процес є однорідним).
3) При
,
,
.
Тоді процес, що задовольняє таким умовам, називається процесом Пуассона.
Введемо ймовірність
.
Очевидно
при
.
Якщо виконуються
умови 1) – 3), то для будь-якого
,
.
Знайдемо спочатку
.
Тоді
і
.
Звідси випливає неперервність
і існування
.
Тому після ділення останньої рівності
на
і переходу до границі, коли
,
одержуємо диференціальне рівняння
,
розв’язок якого задовольняє
умові
.
Тому
.
При
.
Із умови 3) випливає,
що
,
,
при
.
Тому
.
Після ділення на
і переходу до границі, коли
,
одержуємо диференціальне рівняння
,
розв’язок
якого задовольняє умові
,
.
Виконавши заміну
,
для
одержуємо диференціальне рівняння
,
розв’язок якого задовольняє
умові
,
.
Оскільки
,
то за індукцією для
одержуємо
.
Отже,
.
Введемо випадкову
величину
- момент першого настання події. Нехай
.
Тоді
і
.
Отже, момент першого настання події має
показниковий розподіл:
при
і
при
.
Нехай
– процес Пуассона, для якого
,
і нехай
– незалежні, однаково
розподілені випадкові величини, які
для будь-яких
і
не залежать від
.
Розглянемо новий процес
(
).
Такий процес називається узагальненим
процесом Пуассона.
Цей процес
кусково-сталий, його стрибки відбуваються
в тих точках, де відбуваються стрибки
,
величина
-го
стрибка дорівнює
.
Розглянемо послідовність випадкових
величин
,
для якої
при
,
при
(
– момент 1-го настання події,
– час від моменту 1-го настання події
до моменту 2-го настання події і т. д.).
Тоді
Покажемо, що узагальнений процес Пуассона є однорідним процесом із незалежними приростами.
Спочатку доведемо,
що для будь-яких
випадкові величини
,
,…,
є незалежними. Для довільних
,
і дійсних
,…,
,
події
і
є незалежними, бо випадкові величини
,
,
,
незалежні. Це означає, що величини
і
є незалежними. Звідси випливає, що
є процесом із незалежними приростами.
Процес
– однорідний, якщо
не залежать від
.
За формулою повної ймовірності
.
Позначимо
для
,
при
і
при
.
Оскільки
– однаково розподілені випадкові
величини, то розподіли величин
і
будуть однаковими. Тому
.
Врахуємо, що
.
Тоді
.
Отже, розподіл від не залежить. Тому узагальнений процес Пуассона є однорідним.
Вправа.
Нехай – узагальнений процес Пуассона. Знайти характеристичну функцію величини
,
якщо
– функція розподілу
.
