[機統] 隨機過程 birth-and-death process

看板Math作者 (Little Lavender)時間4年前 (2020/05/24 09:01), 編輯推噓1(1010)
留言11則, 2人參與, 4年前最新討論串1/1
https://i.imgur.com/llehcDw.jpg
https://i.imgur.com/hpotwZR.jpg
這是Sheldon Ross的Introduction to Probability models. 第一張圖的(6.3)式子1 我不懂為什麼期望值是1/(λ_i + μ_i) 如果已經知道第一個transition是birth, 為什麼期望值不是1/(λ_i)? 同理, 式子2, 已經知道第一個transition是death, 為什麼期望值不是1/(μ_i) + E[T_{i-1}] + E[T_i]? 謝謝大家! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 98.185.241.239 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Math/M.1590282084.A.03F.html

05/24 09:40, 4年前 , 1F
第二張圖片已經說了阿,你想一下,不管待會發生的是
05/24 09:40, 1F

05/24 09:41, 4年前 , 2F
往前走還是往後者,如果你已經知道了,那等的時間自
05/24 09:41, 2F

05/24 09:42, 4年前 , 3F
然就是服從Exponential(λ_i+μ_i),期望值就出來了
05/24 09:42, 3F

05/24 09:42, 4年前 , 4F
*走
05/24 09:42, 4F

05/24 09:44, 4年前 , 5F
因為這不像離散MC,連續的時候都變成一個個小的指數
05/24 09:44, 5F

05/24 09:44, 4年前 , 6F
分配,所以你至少要等到那個事件發生,這裡就會多產
05/24 09:44, 6F

05/24 09:45, 4年前 , 7F
生一個等待事件發生的"時間",跟他到底往前還往後無
05/24 09:45, 7F

05/24 09:45, 4年前 , 8F
關,有可能他一直在第i個狀態不動,過很久才動,所
05/24 09:45, 8F

05/24 09:46, 4年前 , 9F
以cond.在I_i這個隨機變數所生成的sigma field上代
05/24 09:46, 9F

05/24 09:46, 4年前 , 10F
表不管是I_i=1或者I_i=0,下一個事件都是會發生的
05/24 09:46, 10F

05/24 15:30, 4年前 , 11F
了解, 謝謝!
05/24 15:30, 11F
文章代碼(AID): #1UoSTa0_ (Math)