[PDF] MAT-3071 Processus Stochastiques





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TD 3 PROCESSUS DE POISSON - CONDITIONNEMENT

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Comment calculer le processus de poisson ?

Soit N(t) le nombre de poissons attrapés sur l’intervalle de temps [0,t]. Sous les hypothèses que le nombre de poissons dispo- nible est grand, qu’en tout instant, ils sont susceptibles de mordre à l’hameçon et que tous les pêcheurs ont la même chance d’en attraper, le processus {N(t),t? 0} peut être considéré comme un processus de Poisson.

Comment expliquer un processus de poisson dans le temps ?

En langage non mathématique, un processus de Poisson dans le temps est le processus qui est souvent le mieux adapté pour expliquer un processus "d’arrivées", ce dernier mot étant pris au sens large.

Comment faire un exercice de poisson?

Le poisson Exercices Documentaire Dessine un poisson de ton choix. Dessine bien les écailles, les nageoires, la bouche , l’ouie , et l’œil. 1-Le poisson a des écailles poils 2- Le poisson vole nage Place les mots à la bonne place.

Universit"eduQu"ebec`aMontr"ealHi ver2012

D"epartementdeMath"ematiquesGroupe: 011

MAT-3071ProcessusS tochastiques

Charg"eedecours:H"el`en eGu"e rin

Courriel:guerin.helene @uq am.ca

Mercideprend rerendez -vousparcourrielpou rmerencontreraulocalPK512 0. Horaireducours: Lundi9h00- 10h30&Jeudi9h00-10h 30(l ocalSH-2420) S"eancedÕexercices :Jeudi10h30-12h30(localSH-2420) Lebu tdececours estdef amiliar iserles"etud iantsauxout ilsprob abilistesavanc"es.Ilspourront ainsicomprendr eetfabriquerdesmod`elessurd esprob l`emesconcretsenutilisant lesproces sus stochastiques. FamiliariserlÕ"etudiantaveclespr incipauxmod`elesmath"ematiquesp ertinents`al Õ"etudede s Stationnarit"e.Promenadesal"eatoires.Proce ssusdePoissonetderenouvell ement.Processus deramiÞ cation:fonctiong"en"eratrice etp robabilit"edÕextinc tion.Th"eor`emecritiquedela moyenne.ProcessusdeMarkov continus:mouvementbrownien.

D"eÞnition,Matricedetransition,"e quationsdeChapman-Kolm ogorov,p" eriodicit"e,classiÞcationdes

"etats,mesureinvariante (stationnaire),pr obabilit"eettempsmoyendÕabsorption ,compor tementen tempslong,th"eor`emeergodique,qu elquesexemples:laruined ujoueur,lapromenadeal"eatoire , bonus-malusenassuranceautomobile

2.ProcessusderamiÞcations

D"eÞnition,fonctionsg"en"eratrice s,probabilit"edÕextinc tion,mod`eledeGalton-Watson

3.ProcessusdePoisson

Rappelssurlesloisex ponentiell eetdePois son,proces susdecomptage,d"eÞnitiondÕunprocessusd e Poisson,ProcessusdeP oissoncompos"e,Processusderen ouvelle ment,application`a laruinedÕune compagniedÕassurance.

5.Processusderenouvellement

DistributiondeN(t),th"e or`emeslimitesetapplications,parad oxdurenouvellement.

6.Mouvementbrownien

Gen`esedumouvementbrow nien, rappelssurlesvecteursgauss iens,d"eÞnitionsetpropri"ete s,loidu maximum,tempsdÕatteint e,principeder" eßexion 1

Evaluation

Premiertestde10%etunex amenintrade40%.

Deuxi`emetestde10%etunexamenÞ nalde40%.

IlnÕy apasdÕexam ende reprise.

(hospitalisationimpr"evue).Lessimplesbi lletsdem"edecinsneserontdoncpasaccep t"es. Lesformulaires serontdistribu" esauxexamens. (Atitr eindicatif,sou sr"eservedemodiÞcations)

Premiertest:lundi30janv ier2012

ExamenIntra:jeu di23f"evrier2012

Deuxi`emetest:lundi26mars2012

ExamenÞnal:jeudi26 avril2012

Lecou rssuivrapri ncipalementlelivre IntroductiontoprobabilitymodelsdeShel donM.Ross,maisdÕautre s

pouvezvousprocure rlerecue ildeTravauxPratiquesducour sdeMic helAd`es`alacoop"erativ edelÕUQ AM (maisapriorij ene suivraispasexacte mentson plandec ours). ÐKar lin,Samuel;Taylor,Ho wardM.AÞr stcourseinst ochasticprocesses.Se condedition.Academi c

Press,1975.

ÐLef ebvre,Mario.Processusstochastiquesappli qu"es.Pr essesInternationalesPoly techniques,2005. ÐPar doux,Etienne.ProcessusdeMarkovetapplica tions: Algorithmes,r"ese aux ,g"enomeetÞnance.

Dunod,2007.

ÐRos s,SheldonM.Introductiontoprobabilitymodels.Te nthedition.Academi cPress,2010. ÐFoat a,Dominique ;Fuchs,Aim"e.Processusstochastiques.Du nod,2004.

RESPECTDELÕINT

EGRIT

EAC AD

EMIQUE

Face`alÕim portance et`alÕampleurduph"enom`enedela triche rieetd uplagiatdanslesuniversit"es ,iciet `a

lÕ"etranger,lÕUQAMaamorc"e,enjanvier 2007,uned"emarche vi sant`apromouvoirleresp ectde lÕint"egrit"e

acad"emique.Danscecontexteetinspi r"eedÕun ephilos ophiedeÓtol"erancez"eroÓ,l aCommis siondes"etudes

delÕUQAM amodiÞ"esonR `egl ementsurlesinfractions denatur eacad"emique(R.18)`asar"euniond u

2d" ecembre2008.Endossantcettephilosop hie deÓtol"erancez"eroÓrelati vementauxactesde plagiat,de

fraudeetdetriche rie,l aFacult "edessciencesdelÕUQAMsouhaitesens ibilis erses"etudiants`alÕim portance

dures pectdelÕint"egrit"eacad" emiqu e.PuisquÕensollicitantsonadmission`alÕUQAM ,toutecandidate,

toutcandidat sÕengage`asuivrelesp olitiquesetr`egle ments delÕUniversit"e,laF acult"esou haiteinformer

Unex traitdecesarticless etrouve ci-dessou s.LeR`eglementcompletet sonappli cation`alaFacult"e des

sciencessontdisponibles`a lÕadresseW ebsuivante:http://www.sciences.u qam.ca/d ecanat/reglements.php

2 Universit"eduQu"ebec`aMontr"ealM AT3071-Hi ver2012

D"epartementdeMath"ematiquesGroupe:011

Chapitre1:Cha

õnesdeMarko v

Cesnot esdecoursont" et"econ struite`aparti rdulivrede SheldonM.Ros sIntroductiontoprobability models,ten thedition(Ac ademicPress,2010)etdesno tesdecoursdeFabriceLarrib e.

Tabledesmati`e res

1In troduction1

1.1D"e Þnitions...................... ... ... ... ... .. ... ... ... 2

1.2Quel quesexemples........... ....................... .. ... .4

1.2.1LejeuSe rpe nt-

Echelle... ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ..4

1.2.2Lamarche al"e atoiresurZ................................6

1.2.3Lesyst `em edeBonus-Malusenassuranceaut omobile. ................6

2Le s"equations dechapman-Kolmogorov7

3Ir r"eductibilit"eetclassiÞcationdes"etats10

3.1irr" eductibilit"e.................................... ... ... .10

3.2Temp sdÕatteinte,r"e currenceettransience.......... .................11

3.3Poin tabsorbant,temp sdÕabsorption.......... .............. ......14

4Pr obabilit"elimite,loiinvariante17

4.1P"er iodicit"e............................. .. ... ... ... ... ..17

4.2R"ec urrencepositive/r"ecurrencenulle. ....................... ......17

4.3Loist ation naire...................... ... ... ... ... .. ... ... 19

4.4Th"e or`emeergodique............. ....................... ... 22

5M archeal"eatoireabsorb "ee:probl`emedelaruin edujoueur23

1In troduction

QuesigniÞe letermeprocessus? Unprocessusstochastiqueestunefami lle(X t devari ables al"eatoiresX t .LÕi ndicetpeutrepr"ese nterparexempleletempsouunecoordonn"eele longdÕ unchemin.

Exemple1.X

t Ðla positi ondÕunjoueuraumonopolyou` aSerpent-

Echelle;

Ðle nombred Õaccidentsdevoit ure`aMontr"eal`alÕinstantt; Ðle nombre v"ehiculesurune autorouteaukilom`etret;

Ðl eprixd Õuneaction`alÕ instantt;

Ðle nombred Õ"etudiants`alÕ UQAM`alÕinstantt. "el"ement)commeNouZounon d"enom brablecommeR ouR.Lors queTestÞnioud" enombrable, le processusestdit`a tempsdiscret,alor squesiTestunint ervalle deRleprocessus estdit`atemps continu.

H"el`eneGu"erin;24octobre2012. 1

Exemple2.Ðla position dÕunjoueur`aSerpen t-

Echelleestprise`a destempsdiscrets :T=N;

kilom`etre800delÕautoroute:T=[500 ,800]. Lesproc essuslesplussimplessontless uitesdevar iablesal"eatoir esind"ependantes(parex emplelorsq ue

quÕonregardeles r"esultatssucce ssifsdÕun lancerded"e).Ilexistedenombr euxr"esultatssurdetellessuites

(commelaloidesgrand snombre soulet h"eor`emel imitecentral ),maisdanslar"ealit"e be aucoupde choses

nÕ"evoluepasdefaüconind"epe ndante. Onva"e tudiericiun typedeprocessusquiposs`edeuned"ependance

IlsÕagit dÕunefamilled evariablesindex" eesparNetquip oss`edelap ropri"et"edÕ"evolueren fonction deson

dernieremplacementetn ondetoutsonpass"e,unpeucommequelqu Õundei vrequi marche danslarue. Onretr ouvecetypedeprocessus dansden ombreusessit uations, notammentdanslesjeuxdesoci"et "e commeleMonopolyou Serpen t- Echelleouenassurancedansl es yst`em edeBonus-Malus.

RegardonslejeudeSerpe nt-

Echelle.

probabilit"e,"egale`a1/6,dÕatt"erriraucoup dÕapr`essurl Õunede s6c asessuivantes,maisdufaitdela

pr"esencedeserpentsetdÕ"ec helles lejeuestunpeupluscompliq u"e.Con naissantnotrepositionactuelle, onpe utd"etermine rlaprobabilit"edetombersurlescasess uivante s.OnnoteX n laposi tiondenotrepion apr`eslen `eme lancer.

Fixonsn,l apositi onX

n+1 ned"ep endquedelapositionpr"e c"edenteX n etdur" esult atdun+1 `eme lancer dud"e, savoircommenton estarriv"e`alap ositionX n nenous donneaucune informationsupp l"ementaire.

Þnirlapartie ?

1.1D"eÞniti ons

Consid"eronsunprocessusstochasti que(X

n index"eparN`avale ursdansunespacenot"eS.Sest SiX n =i,ond itq ueleproce ssusest` alÕ"et ati`alÕin stantn.

H"el`eneGu"erin;24octobre2012.2

LÕ"etat`alÕinstan t0estl Õ"etatinitialduproc essus.Ilesteng"en"eralal"eatoiree tonappel lesaloila loi

initialeduprocessus.

DeÞnition3.Leproc essus(X

n 0 ,...,i lespro babilit"essuivantesned"ependentquedei,jetn P(X n+1 =j|X n =i,X =i ,...,X 1 =i 1 ,X 0 =i 0 )=P(X n+1 =j|X n =i).

Onno teP

n,n+1 i,j cettequantit"e quelÕonappelleraprobabilit"edetransitiondelÕ"et ati`alÕ" etatjentre lesinst antsnetn+1.

Silespr obabil it"esdetransitionP

n,n+1 i,j mog`ene. i,j lesprobabil it"esdetransition. Lescalc ulssecompliquentbeau coupdan slecasnonhomog`ene.

Remarque4.Lapro babilit"edetransitionP

i,j repr"esentelaprobabilit"ede passerd elÕ"etati`alÕ"et atjen unco up.Onapourtouti,j"S, 0"P i,j "1 j"S P i,j =1.(1) j"S P i,j =P(X j "S|X n =i).) Onnote eng"en"erallespr oba bilit"esdetransitionso usfor medematriceP=(P i,j i,j"S ,qui estapp el"e matricedetransition.La matri ceestdetailleinÞniesi lÕespac edÕ"eta tSestinÞn i. P= P 0,0 P 0,1 P 0,2

áááP

0,j P 1,0 P 1,1 P 1,2

áááP

1,j P 2,0 P 2,1 P 2,2

áááP

2,j P i,0 P i,1 P i,2

áááP

i,j

Aucroi sementdelai

`eme ligneetj `eme colonnedelamatri cePsetrou velaprobabilit"eP i,j depass erde lÕ"etati`alÕ"et atjenun coup. Unematric equiv"eriÞelesrelations(1)estappel "eematricestochastique. Onpeuta ussiutil iserdesgraphespourr epr"esenterlesprobabilit"es detra nsition. loicondi tionnelledenÕimportequeX n+1 sachantles"etatsp ass"esX 0 ,X 1 ,...,X etlepr "esent X n est

ind"ependantedupass"eetned"ependquede lÕ"etat pr"esentÓ.Leproc essuse stditÒs ans-m"emoireÓ.

Onsup posequeleclimatdulen demainned "epend queduclimatdÕauj ourdÕhu ietpasdesjourspr"ec"edent s.

Onsupp osequesÕilpleutaujour dÕhuiily auneprobabilit "epquÕilpleuvedemai n,parcontresÕilnepl eut

pasaujour dÕhuiilyauneprobabilit"eqquÕilpleuvelele ndemain.

LÕensembledes"etatsest

0il pleut;

1il nepleu tpas.

Vulesh ypoth`eses leprocessus(X

n ,o`uX n dematri cedetransition P= p1#p q1#q

H"el`eneGu"erin;24octobre2012. 3

Proposition5.Soit(X

n (P i,j i,j"S etde loiini tialep i =P(X 0 0 ,i 1 ,...,i n "S,onaquotesdbs_dbs35.pdfusesText_40
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