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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.
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Université de Liège
Faculté des Sciences
Institut de Mathématique
Processus de Poisson
Année académique 2006-2007Mémoire présenté parChristel Ruweten vue de l"obtention du grade de licenciée enSciences Mathématiques
Introduction
Il existe plusieurs types de processus de Poisson. Dans ce mémoire,ce sont les processus "temporels" qui seront abordés, mais il existe également des processus de Poisson dans le plan (comme la projection sur un plan de la répartition des étoiles dans le ciel) ou dans d"autres espaces. En langage non mathématique, un processus de Poisson dans le temps est le processusqui est souvent le mieux adapté pour expliquer un processus "d"arrivées", ce dernier mot étant
pris au sens large. En effet, une arrivée peut être une panne se produisant sur une machine,un coup de téléphone arrivant à un standard, un client accédant à un guichet, .... Comme
nous le verrons dans la suite, les processus de Poisson temporels sesubdivisent en plusieurs types. La première partie de ce travail reprend les aspects théoriques desdifférents processus de Poisson temporels. Après un premier chapitre ayant pour but d"asseoir les principes probabi-listes et statistiques utiles tout au long de ce travail, le deuxième chapitre consiste à définir de
façon rigoureuse le plus connu et le plus simple d"entre eux, appelé ici processus de Poisson de
base, ainsi que d"en chercher les caractéristiques principales. Cette partie du travail était sans
doute la plus simple car beaucoup d"ouvrages traitent ce sujet en profondeur. Cependant, pouradhérer encore plus à la réalité, il ne faut pas s"arrêter là et il faut étudier les généralisations
possibles de ce processus. On parle alors de processus de Poisson non-homogène ou de pro- cessus de Poisson composé. Le troisième chapitre est donc consacré au processus de Poissonnon-homogène permettant de modéliser des situations où l"intensitédes occurrences n"est pas
constante au cours du temps. Par un changement d"échelle, ce processus se ramène à un pro- cessus de Poisson de base. Le quatrième chapitre permet lui de leverl"hypothèse selon laquelledeux arrivées ne peuvent se produire en même temps en considérant le processus de Poisson dit
composé. Il cache en fait un processus de Poisson de base. Leur lien avec le processus de base explique pourquoi ces deux processus ne sont souvent que cités dans la littérature. Comme lebut de ce mémoire était de comparer ces trois processus entre eux, il ne suffisait pas de donner
les relations les liant. La première difficulté a donc consisté à trouver des moyens pour adapter
les propriétés d"un processus de Poisson de base à ces généralisations. Dans certains cas, cela
n"a malheureusement pas été possible. Le cinquième chapitre aborde quant à lui le cas de la
superposition de plusieurs processus de Poisson et de l"amincissement d"un tel processus. Commence alors la seconde et dernière partie. Elle est consacrée à l"application sur desexemples concrets de la théorie développée dans la première partie.Cette seconde partie a
été le point de départ de nouvelles embûches. La première est venue du fait que les processus
stochastiques en général, et donc les processus de Poisson, sontétudiés principalement par
des probabilistes qui se soucient parfois peu de la mise en pratique. Cela étant, dans lesréférences les plus populaires dans ce domaine, les méthodes de simulations et de tests sont
i iipeu développées. Pour les besoins de cette partie, il a donc été nécessaire de trouver des
techniques statistiques utilisables dans le contexte et de les comparer afin de voir leur efficacité
respective. La seconde difficulté n"était pas inhérente au sujet des processus de Poisson mais il
était indispensable de l"aborder quand même. Il s"agit de la problématique liée à l"estimation
des paramètres lors d"un test d"ajustement de Kolmogorov-Smirnov. Par souci de clarté, ce point est abordé dans le premier chapitre avec les autres notions liées indirectement auxprocessus de Poisson. Enfin, le dernier problème fut la recherche des données à analyser. Il est
habituellement considéré acquis que les arrivées à la poste sont poissoniennes. C"est un exemple
parmi tant d"autres qu"il serait intéressant d"analyser afin de contredire ou de confirmer ces apriori bien connus. Les données utilisées sont des données réelles (non simulées) qu"il a fallu
récolter "à la main".Tout au long de ce travail, l"utilisation d"un logiciel statistique a été nécessaire. C"est le
logiciel R qui a été choisi pour ses facilités de programmation. Je tiens tout d"abord à remercier toutes celles et ceux qui m"ont aidé dans la réalisation de ce mémoire, que ce soit en me permettant d"utiliser leurs données pour les analyses, en me procurant un endroit calme où travailler ou encore en me donnant de nombreux conseils.Des conseils, j"en ai reçu beaucoup de ma promotrice,Madame Haesbroeck, que je remercie vivement. Ses
nombreuses suggestions et questions m"ont permis de mener à bien ce travail. Je la remercie également pour la découverte de cette théorie ainsi que pour sa disponibilité tout au long de l"année.Enfin, je remercie toute ma famille pour leur soutien au long de mes études, mes camarades pour les bons moments passés ensemble et Olivier pour sa patience et ses encouragements.Table des matières1 Notions de base1
1.1 Fonctions génératrices et caractéristique . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . 1
1.2 Quelques lois de distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6
1.3 Tests d"ajustement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 14
1.4 Introduction aux processus stochastiques . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . 16
2 Processus de Poisson de base19
2.1 Distribution des marges finies du processus . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . 20
2.2 Définition alternative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.3 Temps d"inter-arrivées et temps d"occurrence . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 26
2.4 Distributions tronquées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . 34
3 Processus de Poisson non homogène35
3.1 Distribution des marges finies du processus . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . 36
3.2 Temps d"inter-arrivées et temps d"occurrence . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 43
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