Processo di Poisson

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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 indipendenti l'uno dall'altro e che accadano continuamente nel tempo. Il processo è definito da una collezione di variabili aleatorie per che vengono viste come il numero di eventi occorsi dal tempo 0 al tempo Inoltre il numero di eventi tra il tempo e il tempo è dato come ed ha una distribuzione di Poisson. Ogni traiettoria del processo (ovvero ogni possibile mappa da a dove appartiene allo spazio di probabilità su cui è definita ) è una funzione a gradino sui numeri interi

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 processi di Lévy. I processi di Poisson sono anche un esempio di catena di Markov a tempo continuo.

Definizione[modifica | modifica wikitesto]

Esistono tre definizioni equivalenti di processo di Poisson:

Definizione infinitesimale[modifica | modifica wikitesto]

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, ossia le variabili aleatorie
sono indipendenti.
  • La probabilità di un evento in un piccolo intervallo di tempo è proporzionale alla lunghezza, ossia, per
La costante di proporzionalità è detta intensità del processo.
  • La probabilità che accada più di un evento in un piccolo intervallo di tempo è trascurabile, ossia

Costruzione attraverso i tempi di attesa[modifica | modifica wikitesto]

Consideriamo degli eventi che si manifestano a distanze aleatorie l'uno dall'altro, dove gli sono distribuzioni esponenziali di parametro , ognuna indipendente dalle altre. Allora il processo definito da

è un processo di Poisson di intensità

Definizione attraverso le probabilità di transizione[modifica | modifica wikitesto]

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 ossia:

Proprietà[modifica | modifica wikitesto]

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 .
  • Sapendo che in un certo intervallo di tempo è accaduto un solo evento, si ha che la sua distribuzione è uniforme.
  • Se e sono due processi di Poisson indipendenti di intensità e , allora è un processo di Poisson di intensità
  • Il processo di Poisson è un processo di Lévy.

Bibliografia[modifica | modifica wikitesto]

  • J.R. Norris, Markov Chains, Cambridge University Press, 1997.

Voci correlate[modifica | modifica wikitesto]

Collegamenti esterni[modifica | modifica wikitesto]

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