PROCESO DE POISSON MIXTO

En esta generalización del proceso de Poisson se considera que el parámetro λ no es constante sino una variable aleatoria.

Sea ʌ una variable aleatoria positiva con función de distribución F (λ). Se dice que el proceso de conteo {Xt : t≥0} es un proceso de Poisson mixto con variable mezclante ʌ si para cada entero n≥1, y cada sucesión de enteros no negativos k1, . . . , kn, y cualesquiera tiempos 0 ≤a1 ≤b1 ≤a2 ≤b2 ≤… ≤an ≤bn se cumple la igualdad.

Cuando la variable aleatoria mezclante ʌ es constante e igual a λ, el proceso de Poisson mixto se reduce al proceso de Poisson.

El proceso de Poisson mixto cumple las siguientes propiedades:

Autor: Luis Toro
V-27.049.365

Referencias Bibliográficas:

Rincón, L. (2012), Introducción a los procesos estocasticos, Mexico, Editorial UNAM.

Rincón, L. (2011), Introducción a los procesos estocasticos, Mexico, Editorial UNAM.

Vega, M (2004) Cadenas de Markov de tiempo continuo y aplicaciones [archivo PDF]. Recuperado de https://www.colibri.udelar.edu.uy/jspui/bitstream/20.500.12008/5442/6/uy24-17833.pdf

CADENAS DE MARKOV FINITAS. FENOMENOS DE ESPERA. (s.f) Recuperado de https://www.estadistica.net/

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