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文档简介
Poisson过程的模拟和检验一、 实验目的1、理解掌握Poisson过程的理论,了解随机过程的模拟实现技术;2、学习并掌握在实际中如何检验给定的随机过程是否为Poisson过程。二、 实验内容1、利用C语言、MATLAB等工具,结合Poisson过程等相关结论,模拟Poisson过程;2、查找资料、学习关于Poisson过程假设检验的相关知识,检验上述模拟实现的到达过程是否满足Poisson过程的定义。三、 作业要求提交实验报告电子版,说明模拟实现的过程,检验原理、步骤等以及实现过程;提交程序源代码。四、 实验原理1、泊松过程(1)计数过程如果用表示0,t内随机事件发生的总数,则随机过程,称为一个计数过程。且满足:1);2)是整数值;3)对任意两个时刻,有;4)对任意两个时刻。等于在区间中发生的事件的个数。(2)泊松过程设随机过程,是一个计数过程,满足1);2)是独立增量过程;3)对任一长度为t的区间中事件的个数,服从均值为()的泊松分布,即对一切,有则称为具有参数的Poisson(泊松)过程。(3)到达时间间隔的分布设,为泊松过程,表示到时刻t为止已发生的事件的总数;表示第n次事件发生的时刻;表示第n次与第n-1次事件发生的时间间隔。显然,定理3.2 设,是参数为()的泊松过程,则到达时间间隔序列是相互独立的随机变量序列,且都有相同的均值为的指数分布。则根据上述泊松分布模型可知, 是一个计数过程,是对应的时间间隔序列,若(n=1,2,.)是独立同分布的均值为的指数分布,则是具有参数为的泊松过程。2、泊松过程检验方法Kolmogorov-Smirnov检验(柯尔莫哥洛夫-斯摩洛夫),亦称拟合优度检验法,用来检验模拟所得的数据的分布是不是符合一个理论的已知分布。五、 实验过程1、泊松过程的模拟(1)实验思路本实验采用MATLABR2010a编程软件,从构造服从指数分布的时间间隔入手,计算每个事件的发生时刻,最后得到,即模拟了泊松过程。(2)实验步骤a)由函数random(exponential,lamda)构造服从指数分布的序列; b)根据泊松分布模型,;c)对任意,,由此得到泊松过程的模拟。 2、泊松过程的检验(1)条件设定H1:实验产生模拟泊松分布数据的总体分布服从泊松分布。H0:实验产生模拟泊松分布数据的总体分布不服从泊松分布。(2)检验准备对于H1,已经假定所产生模拟泊松过程数据服从泊松分布,而强度未知,利用函数poissfit(x,alpha)估算出模拟泊松过程的强度,再利用函数poisscdf(x,lamda)得到泊松分布的累积分布函数。(3)Kolmogorov-Smirnov检验直接调用Kolmogorov-Smirnov检验函数kstest(x,x,p,alpha),其中,x为输入模拟泊松序列,P为累积分布函数,1- alpha为置信区间,当结果时,则输入数据是泊松分布;否则,不是泊松分布。六、 实验结果1、泊松过程的模拟本实验在,的情况下所得结果如图1和图2所示,为一泊松过程:图1 模拟泊松过程图图1 模拟泊松序列图从实验结果图1和图2中可以清楚地看出,在t=0时刻,计数为0,满足这一条件;是由random(exponential,lamda)生成,所以间相互独立;在充分小的时间间隔内,最多有一个事情发生,而不可能有两个或两个以上事件同时发生,同时可以看出是一个平稳增量过程,结合条件可知,是独立平稳增量过程。2、
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