„Binomial-Prozess“ – Versionsunterschied

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== Bemerkung ==
== Bemerkung ==
Für jede messbare Menge <math> A </math> gilt per Definition
Für jede [[messbare Menge]] <math> A </math> gilt per Definition
:<math> \zeta(A)= \# \{ i \mid X_i \in A \} </math>
:<math> \zeta(A)= \# \{ i \mid X_i \in A \} </math>


Hierbei bezeichnet <math> \# M</math> die Mächtigkeit der Menge <math> M </math>, also die Anzahl ihrer Elemente. Der Prozess zählt somit, wie viele der Zufallsvariablen Werte in der Menge <math> A </math> annehmen. Somit ist für jede messbare Menge <math> A </math> die Zufallsvariable <math> \zeta(A) </math> immer Binomialverteilt mit Parametern <math> n </math> und <math> P(A) </math>, es gilt also
Hierbei bezeichnet <math> \# M</math> die [[Mächtigkeit]] der Menge <math> M </math>, also die Anzahl ihrer Elemente. Der Prozess zählt somit, wie viele der [[Zufallsvariable]]n Werte in der Menge <math> A </math> annehmen. Somit ist für jede messbare Menge <math> A </math> die Zufallsvariable <math> \zeta(A) </math> immer binomialverteilt mit Parametern <math> n </math> und <math> P(A) </math>, es gilt also
:<math> \zeta(A) \sim \operatorname{Bin}_{n,P(A)} </math>.
:<math> \zeta(A) \sim \operatorname{Bin}_{n,P(A)} </math>.



Version vom 29. Dezember 2017, 08:21 Uhr

Als Binomial-Prozesse bezeichnet man eine spezielle Klasse von Punktprozessen in der Theorie der stochastischen Prozesse, einem Teilgebiet der Wahrscheinlichkeitstheorie. Binomial-Prozesse sind den Poisson-Prozessen ähnlich, jedoch ist die Anzahl der Ereignisse pro Intervall binomialverteilt und nicht poissonverteilt.

Definition

Gegeben sei eine ganze Zahl und eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf einem Messraum sowie unabhängig, identisch und gemäß verteilte Zufallsvariablen . Es gilt also für alle . Des weiteren bezeichne das Dirac-Maß auf dem Punkt , also

für .

Dann heißt das durch

definierte zufällige Maß auf ein Binomial-Prozess.

Bemerkung

Für jede messbare Menge gilt per Definition

Hierbei bezeichnet die Mächtigkeit der Menge , also die Anzahl ihrer Elemente. Der Prozess zählt somit, wie viele der Zufallsvariablen Werte in der Menge annehmen. Somit ist für jede messbare Menge die Zufallsvariable immer binomialverteilt mit Parametern und , es gilt also

.

Eigenschaften

Zugehöriger Sprungprozess

Im reellen Fall, also für ist der zum Punktprozess gehörende Sprungprozess gegeben durch

.

Er gibt an, wieviele der Zufallsvariablen Werte kleinergleich annehmen.

Laplace-Transformierte

Die Laplace-Transformation eines Binomial-Prozesses ist gegeben durch

für alle messbaren positiven Funktionen .

Verallgemeinerungen

Eine Verallgemeinerung der Binomial-Prozesse sind gemischte Binomial-Prozesse. Dabei wird die bei Binomial-Prozessen deterministische Anzahl der Zufallsvariablen durch eine Zufallsvariable ersetzt.

Literatur