Poisson Random Process, Poisson Probability Process   포아송 과정, 포아송 랜덤과정, 포아송 확률과정

(2014-06-23)
1. 포아송 확률과정시간 t에서의 사건 발생 수 N(t)가 모수 (λt)를 갖는 포아송 분포를 따르는 확률과정


2. 포아송 확률과정확률적 표현

  ㅇ 포아송 확률과정에서 시간 t에서 사건발생수 n에 대한 확률값 표현
      
     - N(t) = n : 시간 t에서의 사건 발생 수
     - λ : 평균 사건 수 또는 사건 발생률 
        . (단위 시간 또는 공간평균적으로 발생하는 사건 횟수)
     - λt  : 모수
        . 포아송 과정의 평균

  ㅇ 포아송 확률과정에서 시간 t에서의 확률질량함수 표현
      


3. 포아송 과정의 특징 및 가정

  ㅇ 주요 특징
     - 시간은 연속적이나, 확률 시행 결과는 이산적인 확률과정임
        . 한편, 시간도 이산적이고, 결과도 이산적인 예는 마르코프 연쇄가 있음

  ㅇ 기본 가정
     - 아주 작은 시간에 0 또는 단 한개의 사건 만 발생 (한 시각에 중복 사건 없음)
     - 다른 시각에서의 확률통계적으로 독립


[특별한 랜덤과정] 1. 베르누이 과정 2. 포아송 과정 3. 가우스 과정 4. 랜덤 보행 5. 백색 과정
[마르코프 과정]

 
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