Citat:
Ursprungligen postat av
voun
Om vi har en poisson process där X = #impulser fram tills tiden t så är ju X = Poi(λt) men hur kan jag skriva X som en summa av oberoende och likafördelade stokastiska variabler? Jag ska hitta ett konfidensintervall för λ och försöker därför använda centrala gränsvärdessatsen.
Man kan dela upp X i flera Poisson fördelade slumpvariabler genom att använda att om X ~ Poi(λ₁), Y ~ Poi(λ₂) samt att dom är oberoende så är X + Y ~ Poi(λ₁ + λ₂). Så alltså låt X₁ ~ Poi(λt/2) och X₂ ~ Poi(λt/2) där X₁ är det som hände första halvan av tiden och X₂ är det som hände andra halvan av tiden, nu är X₁ och X₂ oberoende på grund av att Poisson processen har oberoende inkrement. Så alltså X = X₁ + X₂ ~ Poi(λt). Men notera att det finns inget stopp för mig här med hur mycket jag kan dela upp den. Jag skulle kunna dela upp X i 10^10000 oberoende poissonfördelade slumpvariabler. Så det kommer inte bli riktigt vettigt att motivera detta med centrala gränsvärdessatsen.
Man kan däremot visa att (X - λt)/√(λt) går mot en N(0, 1) fördelning då t → ∞, om jag inte minns fel. Så detta skulle man ju kunna använda för att konstruera ett konfidensintervall. Ofta så innehåller väl också böcker olika förslag på hur man kan approximera olika fördelningar med andra.