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t) sont deux processus de Poisson ind ependants d’intensit es respectives p et (1 p) Exercice 12 A l’arr^et Peixotto il passe 6 bus de la liane 10 et 2 bus de la liane 20 en une heure On suppose que les passages de ces bus forment deux processus de Poisson ind ependants 1 Donner les intensit es des deux processus de Poisson 2
LE PROCESSUS DE POISSON - univ-rennes1fr
File d’attente M=M=1 et processus de Poisson Dans la cadre d’une ?le d’attente M=M=1 la loi des inter-arrivées est E( ) et celle des temps de service est E( ) Le processus d’arrivée des clients au serveur est donc un processus de Poisson simple de paramètre De plus en régime stationnaire le processus de sortie du système est
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Processus ponctuel de Poisson - École Polytechnique
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Comment calculer le processus de poisson d’intensité?
- Si on pose M(u) = N(m?1(u)), alors le processus {M(u),u? 0} est un processus de Poisson d’intensité ?= 1. Démonstration. Comme cela a été expliqué avant, on ne considère le processus que pour des valeurs plus petites que la valeur critique uc. Soient 0 ? u1
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LE PROCESSUS DE POISSON
1 Préparation à l"agrégation externe de Mathématiques de l"université Rennes 1Année 2008/2009
1. LE PROCESSUS DE POISSON SIMPLE
[Réf. : toutes]A titre d"exemple, considérons les phénomènes suivants : émission de particules radioactives, appels dans un central
téléphonique, ou bien arrivées de clients devant un guichet. En terme de modélisation, ce qui caractérise ces phénomènes
-considérés comme aléatoires-, c"est une répartition dans le temps d"instants aléatoires où se produisent certains
événements spécifiques. Un premier modèle est fournit par la famille desprocessus de comptage:
Définition 1.1Soit(Xt)t0un processus stochastique à valeurs réelles. On dit que(Xt)t0est un processus de
comptage si, pourIP-p.t.!2 , la trajectoiret7!Xt(!)est croissante par sauts d"amplitude 1, continue à droite et telle queX0(!) = 0.Par exemple,Xtreprésente le nombre de clients arrivés devant un guichet donné dans l"intervalle de temps[0;t]. Une
telle famille de modèles est en fait beaucoup trop générale pour pouvoir prétendre être étudiée. Dans les 3 exemples
présentés ci-dessus, on peut imposer des hypothèses supplémentaires, qui restent compatibles avec une modélisation
raisonnable, et qui permettront au modélisateur de fournir des réponses quantitatives. Définition 1.2Un processus de comptage(Nt)t0est appelé processus de Poisson simple si : (i) pour touss;t0,Nt+sNs??(Nu;us);[accroissements indépendants] (ii) pour touss;t0,Nt+sNsNt.[stationnarité]Modèles.
Guichet.Ici,Ntreprésente le nombre de clients qui sont arrivés au guichet avant l"instantt. L"hypothèse sur
les sauts d"amplitude 1 exprime le fait que les clients arrivent un par un au guichet. En revanche, les hypothèses
(i) et (ii), qui posent des conditions surNt+sNs(le nombre de clients arrivés au guichet dans l"intervalle de
temps]s;t+s]), sont plus discutables. Malgré cela, une telle modélisation est une approximation raisonnable de
la réalité, qui a en plus la vertu de pouvoir donner des solutions quantitatives simples.Désintégration de l"uranium.Le processus de Poisson modélise de manière très convenable les émissions
radioactives de l"uranium 235 : l"observation de son processus de désintégration -très lent- montre qu"il est
stationnaire et à accroissements indépendants.Existence du processus de Poisson.Soit(Dn)n1une suite de v.a.i.i.d. de loiE(). Le processus défini pour
chaquet0parX n11 fD1++Dntg; t0:(?)est un processus de Poisson simple. C"est d"ailleurs une autre définition du processus de Poisson simple.
2. LOI D"UN PROCESSUS DE POISSON ET DE SES INTER-ARRIVEES
[Réf. : toutes]Expliquons rapidemment de quelle manière on peut retrouver la loi marginale du processus de Poisson simple(Nt)t0,
lorsqueNts"exprime par (?). CommeSn:=D1++Dn (n;)etfSntg=fNtng, on a :IP(Nt=n) =IP(Snt)IP(Sn+1t) = exp(t)(t)nn!;
i.e.Nt P(t). Avec la définition 1.2, on peut établir (plus difficile) :Théorème 2.1Soit(Nt)t0est un processus de Poisson simple. Il existe0tel que pour chaquet0,NtP(t).
Le paramètre, appelé intensité du processus de Poisson, le caractérise entièrement.1Benoît Cadre - ENS Cachan Bretagne
1Remarques 2.1
(a) Le caractère "simple" de ce processus de Poisson tient essentiellement au fait qu"il est stationnaire, une pro-
priété dont on a vu les limites en matière de modélisation. De manière plus générale, plutôt que l"hypothèse de
stationnarité, on suppose queNt+sNs PRt+s s(u)du, où(:)est localement intégrable et strictement positive. La fonctionm(t) =Rt0(u)duest alors inversible, et le processus(Nm1(t))t0est un processus de
comptage, qui est de surcroît à accroissements indépendants et stationnaires : c"est donc un processus de Poisson
simple (d"intensité 1).(b) Le processus(Nt)t2INest une chaîne de Markov homogène d"espace d"étatsINet matrice de transitionP=
(pij)i;j2IN, oùpij= 0sij < iet, dans le casji: p ij= exp()ji(ji)!: De plus,(Nt)t0est une sous-martingale, et(Ntt)t0est une martingale. En effet, pour tous0st: IE(NttjNu;us) =IE(NtNsjNu;us) +Nst=IE(Nts) +Nst=Nss: Si0 =T0< T1< T2< :::sont les instants de sauts du processus de Poisson simple(Nt)t0: N t=X n11 fTntg; t0:Théorème 2.2Les instants d"inter-arrivées(TnTn1)n1du processus de Poisson simple d"intensitésont des
v.a.r. indépendantes et de même loiE(). De plus,(T1;;Tn)possède une densitéfndéfinie par
f n(t1;;tn) =nexp(tn)si0< t1<< tn;0sinon.
PreuveCasn= 2. Soient0s1< t1< s2< t2etA=]s1;t1]]s2;t2]. En utilisant les propriétés de stationnarité et
d"indépendance des accroissements d"un processus de Poisson, on obtient successivement : IP((T1;T2)2A) =IP(Ns1= 0;Nt1Ns1= 1;Ns2Nt1= 0;Nt2Ns21) =IP(Ns1= 0)IP(Nt1s1= 1)IP(Ns2t1= 0)IP(Nt2s21):Avec le théorème 2.1, cela donne finalement
IP((T1;T2)2A) =Z
A2exp(x2)dx1dx2:
NotonsAla famille des pavés du typeA=]s1;t1]]s2;t2]avect1< s2etG=f(x1;x2) : 0< x1< x2g. Alors,Aest
un-système et(A) =B(G)donc, d"après le théorème de Dynkin, la formule ci-dessus est vraie pour toutA2 B(G).
Les lois deT1et deT2T1s"en déduisent aussitôt, de même que leur indépendance.File d"attenteM=M=1et processus de Poisson.Dans la cadre d"une file d"attenteM=M=1, la loi des inter-
arrivées estE(), et celle des temps de service estE(). Le processus d"arrivée des clients au serveur est donc un
processus de Poisson simple de paramètre. De plus, en régime stationnaire, le processus de sortie du système est
aussi un processus de Poisson simple d"intensité(la loi stationnaire du processus décrivant l"évolution de la taille du
système à l"instantt, qui existe lorsque:== <1, est(1)(1;;2;)).Amnésie de la loi exponentielle.Dans le cadre d"une modélisation des arrivées de clients à un guichet,Tn
représente l"instant d"arrivée du clientnau guichet, et(TnTn1)représente le temps qui s"est écoulé entre les
arrivées du(n1)-ème et dun-ème client au guichet. La loi exponentielle des instants d"inter-arrivées des clients
au guichet est héritée notamment de la propriété d"indépendance des accroissements du processus de Poisson. Rien
d"étonnant à cela : l"indépendance des accroissements du processus de Poisson traduit un comportement "amnésique"
des clients, et l"amnésie est précisémment ce qui caractérise la loi exponentielle. Rappelons en effet qu"une v.a.r.Z
possédant une densité suit une loi exponentielle si, et seulement si, pour tousx;y0:IP(Z > x+yjZ > x) =IP(Z > y):
Autrement dit -une fonction de répartition caractérisant la loi-, la loi exponentielle se caractérise par son absence de
mémoire :8x0 :L(ZxjZ > x) =L(Z):
2Cette propriété traduit bien le comportement du temps d"arrivée du prochain client dans une file d"attente (mais aussi
de la durée de vie des ampoules, ...). SiZ1;;Znsont des v.a.r. indépendantes de lois exponentielles de paramètres
1;;n, on montre quemin(Z1;;Zn) E(1++n)etIP(Zi= min(Z1;;Zn)) =i=(1++n). Ainsi,
dans le cadre d"une modélisation des arrivées des clients au guichet par un processus de Poisson simple d"intensité
, la probabilité que le temps écoulé entre l"arrivée du(i1)-ème et dui-ème client soit la plus petite parmis les
inter-arrivées desnpremiers clients est indépendante de, et vaut1=n. De plus, parmis lesnpremiers clients, le
temps minimum entre l"arrivée de 2 clients consécutifs suit une loiE(n).3. ESTIMATION DE L"INTENSITE
[Réf. : Foata et Fuchs]Reprenons le modèle poissonnien des clients arrivant à une caisse. Soit(Nt)t0un processus de Poisson simple, dont
l"intensité >0est donc le seul paramètre du modèle. En pratique,est inconnu et afin de connaître entièrement
son modèle, le gérant du magasin doit donner une valeur pour. Dès lors, comment estimer? Comment construire
un intervalle de confiance pour? Quel type de test statistique utiliser?3.1 Cas où le processus est observé jusqu"à un instantt
On peut écrireNtcomme une somme de v.a.r. indépendantes (et majoritairement de même loi) :Nt=NtN[t]+P[t]1
i=0(Ni+1Ni):On peut alors montrer le résultat suivant :Théorème 3.1Lorsquet! 1:
N tt p:s:! etrt NttL!N(0;1):
Si le processus de Poisson a été observé jusqu"à l"instantt(suffisamment grand), l"estimateur naturel deest donc
Nt=t, et il l"estime sans biais. En pratique, il suffira au gérant du magasin de compter le nombre de clients qui arrivent
à la caisse avant un instanttsuffisamment grand pour en déduire une estimation de. La construction de l"intervalle
de confiance asymptotique (ou le test statistique) pourest basé sur la partie (ii) du théorème précédent. Notons
u1=2le quantile d"ordre1=2de la loiN(0;1). Un intervalle de confiance (asymptotique) pourau niveau1
est u1=2pN tt +Ntt ; u1=2pN tt +NttRemarque 3.1Cet estimateur de l"intensité est aussi l"estimateur du maximum de vraisemblance : ayant observé
le processus jusqu"à l"instantt, on dispose d"une part du nombre de sautsnet d"autre part des instants de sauts
0< t1<< tntde la trajectoire de(Nt)t0. La vraisemblance de ces observations est
L(n;t1;;tn;) =f(t1;;tn)IP(Nt=n);
oùfdésigne la densité deL(T1;;TnjNt=n). On vérifie quef(u1;;un) =n!=tn1f0 On conclut, comme dans la preuve du théorème 2.2, en utilisant le théorème de Dynkin. La vraisemblance s"écrit donc : La valeur qui maximise cette expression estn=t, i.e. l"estimateur du maximum de vraisemblance deestNt=t. La valeur qui maximise cette expression estn=tn, et l"estimateur du maximum de vraisemblance est doncn=Tn. En comme le théorème précédent, permet de construire des intervalles de confiance et des tests statistiques pour la valeur Chaque saut du processus de Poisson(Nt)t0d"intensitéest interprété comme étant la naissance d"un individu; Chaque individu a une durée de vie de fonction de répartitionF, et les durées de vie des individus sont des SoientTkla date de naissance de l"individuketXksa durée de vie. Le nombre d"individus en vie à l"instantt0, Or, la loi conditionnelle de(T1;;Tn)sachantNt=na pour densitén!=tn1f0 L(T1;;TnjNt=n) =L(U(1);;U(n)), oùU1;;Unsont des v.a.i. de même loiU([0;t]). De l"égalité en loi t! 1:Q(t)L! P(IE(X)). Cette conclusion est-elle conforme à la réalité? Quelles simulations proposer? P. Billingsley,Probability and Measure. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics, 1995. D. Dacunha-Castelle et M. Duflo,Probabilités et statistiques - Tome 2 : Problèmes à temps mobile (Cours et D. Foata et A. Fuchs,Processus stochastiques - Processus de Poisson, chaînes de Markov et martingales, Dunod,1T1u1;s2T2u2jNt= 2
=IP s 1T1u1;s2T2u2;T3> tIP(Nt= 2)=2!t
2(u1s1)(u2s2):
L(n;t1;;tn;) = exp(t)(t)nn!n!t
n=nexp(t): 3.2 Cas où le processus est observé jusqu"à sonn-ième saut
Notons0< t1<< tnles instants de saut observés. La vraisemblance de ces observations est L(t1;;tn;) =nexp(tn):
3 Théorème 3.2Lorsquen! 1:
nT np:s:! etpn Tnn 1L!N(0;1):
4. UN PROCESSUS DE NAISSANCE ET DE MORT
[Réf. : Dacunha-Castelle et Duflo, Foata et Fuchs, Grimmett et Stirzacker] On veut décrire l"évolution, en fonction du temps, de la taille d"une population. Modélisation.
Q(t) =N
tX k=11 fTk+Xktg: Loi deQ(t).Pour toutu2IR:
Q(t)(u) :=IE
exp(iuQ(t)) =X n0IP(Nt=n)IE exp(iunX k=11 fTk+Xktg)Nt=n Q(t)(u) =X
n0IP(Nt=n) IE exp(iu1fU1+X1tg) n: De plus,
IP(U1+X1t) =1t
Z t 0 IP(U1+X1tjU1=s)ds=1t
Z t 0 (1F(u))du: On conclut à l"aide de ces observations queQ(t) PRt 0(1F(u))du. Dans cette modélisation, on a ainsi, lorsque
REFERENCES
Exercices), Masson, 1993.
G.R. Grimmett et D. StirzakerProbability and Random Processes. Oxford Science Publications, 1992. J.-Y. Ouvrard,Probabilités 2 : maîtrise agrégation, Cassini, 2001. 4quotesdbs_dbs14.pdfusesText_20
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