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Modèles de durée
ISFA Support de cours - 1 -
MODÈLES DE DURÉE
Support de cours 2022-2023
Frédéric PLANCHET
Version 4.5 Décembre 2022
Modèles de durée
ISFA Support de cours - 2 -
SOMMAIRE
1. Le processus de Poisson ................................................................................................... 3
1.1. Définition et premières propriétés ........................................................................... 3
1.2. Lien avec la loi de Poisson......................................................................................... 4
1.3. ǯ .......................................................................... 5
1.4. ǯ .................................................. 5
1.5. Martingales associées au processus de Poisson ..................................................... 7
1.6. Le processus de Poisson non homogène ................................................................ 8
2. Rappels sur les processus markoviens ............................................................................ 9
2.1. Chaînes de Markov en temps discret ....................................................................... 9
2.1.1. Définition et propriétés de base ........................................................................... 9
2.1.2. Distribution stationnaire ...................................................................................... 11
2.1.3. Le temps de séjour dans un état ......................................................................... 11
2.2. Chaînes de Markov en temps continu ..................................................................... 12
2.2.1. Générateur infinitésimal ...................................................................................... 12
2.2.2. Distribution stationnaire .................................................................................. 13
2.2.3. Temps de séjour dans un état ......................................................................... 13
2.3. Processus de naissance et de mort ......................................................................... 13
2.3.1. Le processus de naissance et de mort comme chaîne de Markov .................... 14
2.3.2. Le raisonnement différentiel ........................................................................... 15
3. ǯ ..................................................................................... 15
3.1. ǯ .............................................................................. 16
3.2. La file M/M/1 .............................................................................................................. 17
3.2.1. Propriétés de base ............................................................................................... 17
3.2.2. ǯǯ ................................................... 18
3.3. La file M/G/1 ............................................................................................................... 18
3.4. La formule de Pollaczek-Khintchine ........................................................................ 18
3.5. Applications .............................................................................................................. 21
4. Références ....................................................................................................................... 22
Modèles de durée
ISFA Support de cours - 3 -
1. Le processus de Poisson
Le processus de Poisson est un outil extrêmement utilisé dans les phénomènes de
comptage. Il apparaît en effet naturellement dans ces situations, comme on va le voir ci- après.1.1. Définition et premières propriétés
pour tout 0t @t,0 tNOn définit alors le ǯ
0O comme un processus tN satisfaisant les conditions suivantes : P1 : le processus est à accroissements indépendants, i.e. ntttd..210 , les variables aléatoires11, ,..,iiN t N t i n
sont globalement indépendantes ; P2 : le processus est à accroissements stationnaires, i.e. 0ht, , la loi deN t h N t
ne dépend que de h ; P3 :1P N t h N t h o h t
et2P N t h N t o h
La condition P3 signifie que sur un petit intervalle de temps, on observe 0 ou 1événement, et que la ǯ
écoulé. On peut remarquer que
00NLes trajectoires sont par définition croissantes, continues à droite avec une limite à
Fig. 1 : ǯ
On vérifie par ailleurs sans difficulté que si 1 tN et 2 tN sont deux processus de Poisson 1 et 2 , alors 21tttNNN est un processus de 21O
. Pour le vérifier on remarque que tN est un processus à
Modèles de durée
ISFA Support de cours - 4 -
Ce résultat admet la réciproque suivante : si tN est un processus de Poisson et que nT ǯnième saut, et si on se donne des variables aléatoires de Bernoulli nX indépendantes des instants de saut et de paramètre p, on peut construire deux processus en affectant les sauts de tN 1nXǡǯ ; les 2 processus ainsi obtenus
sont des processus de Poisson indépendants, de paramètres respectifs p et p11.2. Lien avec la loi de Poisson
Le processus de Poisson vérifie :
Propriété : pour tout
0t la variable tN suit une loi de Poisson de paramètre t , i.e. : !n tenNP n t tDémonstration ǣǯ
0n ; par croissance de tN et P1 on a0000000 quotesdbs_dbs29.pdfusesText_35
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