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(c) Calculer l'espérance et la variance de X (en présentant vos calculs sous forme fraction- On consid`ere un ascenseur qui dessert k étages d'un immeuble, avec n Déterminer un intervalle [a; b] centrée en E(X) tel que P(a < X < b) = 0 98 nombre d'appels reçus en hotline, elle pourra ainsi évaluer le temps d'attente
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gouvernant les processus d'arrivée et de service des clients Pour en Exercice 1 4 On consid`ere la matrice P définie par l'équation (1 3) qui est triangulaire Théor`eme 1 2 Une chaıne de Markov finie admet au moins une distribution station- naire, ce On consid`ere une file d'attente comportant entre 0 et n personnes
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Temps d’attente pour P1 = 6 P2 = 0 P3 = 3 Temps moyen d’attente: (6 + 0 + 3)/3 = 3 Beaucoup mieux
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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