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我直接問我想問的原始問題 如果定義泊松過程,採用將兩訊號之間的時間間隔X視為IID 則最後可得X與N(t)為獨立 接著可得到N(t)為stationary 但要怎麼得出N(t)在彼此不相交的時間區段為獨立? 有的書寫的非常簡略,甚至我自己越想越覺得有缺漏, 有的書乾脆直接把這個當成一個Lemma 我原先覺得這應該不難證,但是我實在找不到滿意的答案 有沒有哪本書證的比較詳細 謝謝 -- Sent from nPTT on my iPhone 8 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.136.214.25 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Math/M.1651030496.A.2DD.html
pennyleo : 忘了加一個條件,定義時加上非記憶性 04/27 12:24
chang1248w : 你從exponential dist往Poisson 推一邊應該就能 04/27 20:52
chang1248w : 一了百了 04/27 20:52
pennyleo : 我還是不太懂,exponential dist 只告訴我X及N互為 04/28 10:22
pennyleo : 獨立,還有X及X互為獨立,但我想證的是N及N互為獨 04/28 10:22
pennyleo : 立,我還是想不出來… 04/28 10:22
yhliu : 只是間隔時間 i.i.d, 的話, 也不一定是 Poisson, 05/03 06:10
yhliu : renewal process 就是第一次訊號時間和間隔時間是 05/03 06:12
yhliu : i.i.d., 但一般 renewal process 並無 independent 05/03 06:15
yhliu : increment 性質. 假設前項時間是 i.i.d. 簡單指數, 05/03 06:18
yhliu : 才能得出 N(t) 是 Poisson, 也能證出獨立增量的事實 05/03 06:20
yhliu : 另外你說 N(t) 和諸 Xi 獨立這很怪! N(t) 是由諸 Xi 05/03 06:22
yhliu : 定義出來(如果你是由到達時間或間隔時間入手定義計 05/03 06:24
yhliu : 數過程的話), 它們又怎會獨立? 05/03 06:25
yhliu : "無記憶性" b連續型就唯有指數分布, 在離散型是幾何 05/03 06:28
yhliu : 分布. 05/03 06:28