Laboratorio Processi Stocastici Annalisa Pascarella Processi di Poisson
Laboratorio Processi Stocastici Annalisa Pascarella
Processi di Poisson
Processi di Poisson v. a. indipendenti che rappresentano il tempo intercorrente tra il verificarsi di due eventi consecutivi v. a. che modellizza il tempo di arrivo dell’n-esimo evento numero eventi che occorrono fino all’istante t; rappresenta un processo di Poisson omogeneo
Processi di Poisson n Il Processo di Poisson è un processo discreto di conteggio, continuo nel tempo n n n è caratterizzato da una funzione N(t), definita per t>0 e detta processo di conteggio che rappresenta il numero degli eventi che si sono verificati nel periodo da 0 a t per t=0 intendiamo il momento in cui cominciamo ad osservare se gli eventi casuali specificati si verificano o meno N(t) è una v. a. a valori interi come si genera una variabile di Poisson?
Simulazione n Dato l’intervallo di tempo in cui voglio simulare il processo di Poisson di parametro l, genero variabili esponenziali di parametro l fino a quando la loro somma non superi l’estremo superiore. Poi conto gli eventi occorsi q q campiono le variabili esponenziali Xi una alla volta e mi arresto quando supera l’istante T il processo è interamente descritto dalla sequenza dei tempi di arrivo Si, dal numero di eventi verificatesi tra 0 e gli istanti Si (il numero di eventi è una funzione crescente che incrementa di 1 ogni qual volta si verifica un evento)
Simulazione n Simulare un processo di Poisson nell’intervallo [0, T] con l = 1 e T = 30 q q n memorizzare un vettore S contenente tutti i tempi di arrivo e un vettore N contenente il numero cumulativo di eventi scrivere una function Verificare ripetendo un numero elevato di volte la simulazione del processo di Poisson che la v. a. N(T) ha una distribuzione di Poisson con parametro l q usare la function poisspdf e poisscdf
Simulazione n Si può dimostrare che condizionando a N(T) = n le n v. a. Sn sono indipendenti e uniformemente distribuite in [0, T]. Si può sfruttare questo fatto per simulare un processo di Poisson nel modo seguente q q q n campionare la variabile N(T) ~ P(l. T) campionare N(T) variabili indipendenti uniformi in [0, T] ordinare i valori ottenuti al punto precedente; i valori cosi ottenuti rappresentano un campionamento delle variabili Sn , n = 1, …, N(t) Utilizzare questo metodo per simulare un processo di Poisson di parametro l = 1 in [0, 30]
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