Procesy stochastyczne
9. Proces Poissona
Ćw. 9.1 (P., Ex. 3.1 p. 33) Klienci pojawiają się w banku zgodnie z rozkładem Poissona z czę-
stotliwością 2 na minutę. Jakie jest prawdopodobieństwo, że liczba klientów, którzy pojawią
się w ciągu 2 minut jest
1. dokładnie równa 3,
2. równa 3 lub mniejsza,
3. równa 3 lub większa?
Ćw. 9.2 (P., Ex. 3.4 p. 33) Pewne części maszyny, istotne dla jej działania, psują się zgodnie z
rozkładem Poissona z częstotliwością 1 na 5 tygodni. W magazynie zostały tylko 2 części
zapasowe, a następna dostawa będzie za 9 tygodni. jakie jest prawdopodobieństwo, że w
ciągu najbliższych 9 tygodni z powodu braku części zapasowych produkcja stanie na co
najmniej tydzień?
Ćw. 9.3 (S., Ex. 8.17(4) p. 383) Twój telefon dzwoni zgodnie z rozkładem Poissona z parame-
trem λ. Każdego dnia w momencie X bierzesz prysznic długości Y , gdzie X i Y są zmiennymi
losowymi o łącznym rozkładzie określonym w godzinach (niekoniecznie niezależnymi). Po-
każ, że liczba sytuacji, w których telefon dzwoni, gdy jesteś pod prysznicem, ma rozkład
Poissona z parametrem λEY (zakładamy, że 0 ¬ X ¬ X + Y ¬ 24).
Ćw. 9.4 (L., Ex. 3.1 p. 69) Przypuśćmy, że liczba rozmów łączonych w ciągu godziny w pewnym
centrum telefonicznej obsługi klienta jest opisywana przez proces Poissona z intensywnością
λ = 4.
1. Osoba odbierająca telefony chce odebrać jeszcze 15 rozmów zanim pójdzie na lunch.
Jaka jest oczekiwana długość czasu, który spędzi w pracy zanim wyjdzie na lunch?
2. Przypuśćmy, że dokładnie 8 rozmów połączono w czasie pierwszych 2 godzin. Jakie jest
prawdopodobieństwo, że dokładnie 5 z nich odbyło się w czasie pierwszej godziny?
Ćw. 9.5 (P. P., Zad. 6 str. 356 i Zad. 10 str. 356) Niech (N
t
, t 0) będzie procesem Poissona.
Czy zmienne losowe N
t
1
i N
t
2
, t
1
6= t
2
, są niezależne? Oblicz prawdopodobieństwo tego, że
do chwili t trajektoria procesu Poissona jest funkcją ciągłą. Znajdź granicę tego prawdopo-
dobieństwa przy t → ∞.
Ćw. 9.6 (P. P., Zad. 7 str. 373) Niech N = (N
t
, t 0) będzie procesem Poissona. Znajdź wartość
średnią i kowariancję procesu Y = (Y
t
, t 0), gdzie Y
t
= tN
t
. Zbadaj, czy Y jest
1. procesem o przyrostach niezależnych,
2. procesem Markowa.
Ćw. 9.7 (S., Ex. 17a p. 368 i Ex. 8.22(2)a p. 389) Wykaż, że jeśli N = (N
t
, t 0) jest procesem
Poissona z parametrem λ, to U
t
= N
t
−λt z filtracją F
t
= σ(N
s
, 0 ¬ s ¬ t) jest martyngałem.
Niech T = min{t; N
t
= a}, gdzie a ∈ N. Korzystając z twierdzenia Dooba, wykaż, że
ET =
a
λ
.
Ćw. 9.8 (S., Ex. 8.17 p. 382) (Paradoks inspekcji) Niech N
t
będzie procesem Poissona zliczającym
wystąpienia pewnego zdarzenia w czasie. Dla każdego t > 0 definiujemy C
t
— czas jaki
upłynął od ostatniego zdarzenia, B
t
— czas jaki pozostał do następnego zdarzenia. Pokaż,
że B
t
i C
t
są niezależne i znajdź rozkład C
t
. Ile wynosi E(B
t
+ C
t
)?