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【24h】

The Poisson process and associated probability distributions on time scales

机译:时间尺度上的泊松过程和相关的概率分布

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摘要

Duals of probability distributions on continuous (R) domains exist on discrete (Z) domains. The Poisson distribution on R, for example, manifests itself as a binomial distribution on Z. Time scales are a domain generalization in which R and Z are special cases. We formulate a generalized Poisson process on an arbitrary time scale and show that the conventional Poisson distribution on R and binomial distribution on Z are special cases. The waiting times of the generalized Poisson process are used to derive the Erlang distribution on a time scale and, in particular, the exponential distribution on a time scale. The memoryless property of the exponential distribution on R is well known. We find conditions on the time scale which preserve the memorylessness property in the generalized case.
机译:连续(R)域上的概率分布的对偶存在于离散(Z)域上。例如,R上的泊松分布将其自身表现为Z上的二项式分布。时间标度是一个域概括,其中R和Z是特例。我们在任意时间尺度上制定了广义泊松过程,并证明了R上的常规Poisson分布和Z上的二项分布是特殊情况。广义泊松过程的等待时间用于导出时间尺度上的Erlang分布,尤其是时间尺度上的指数分布。 R上的指数分布的无记忆特性是众所周知的。我们找到了时间尺度上的条件,这些条件在一般情况下保留了无记忆性。

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