En un libro de estadística encontré esta deducción:
X~Poisson() -->
T~Exp() -->
El problema es que no entiendo este enunciado:
¿Como se llega a esa conclusión?, ¿como se logra esa conexión entre las distribuciones?
Me da la sensación de que es un apaño para conectar con .
También, he visto que hacen la conexión de una distribución de poisson, en un intervalo de tiempo (t) con una distribución exponencial , porque es numéricamente igual. No niego su parecido, pero no me es suficiente para demostrar su igualdad.
Es como decir, que el trabajo es lo mismo que el momento de torsión solo porque las formulas son muy parecidas y comparten las mismas unidades.
Gracias por su atención.
Deducción de la relación entre de distribución exponencial y el proceso de Poisson
Sea T el tiempo de espera hasta el siguiente evento en un proceso de Poisson con un parámetro de razón . Demostramos que T~Exp() mostrando que la función de distribución acumulativa de T es , que es la función de distribución acumulativa de Exp().
Primero, si , entonces . Ahora . Se comienza por calcular . La clave es darse cuenta de que , si y solo si no ocurre ningún evento durante las siguientes t unidades de tiempo. Sea X el numero de eventos que sucede en las siguiente t unidades de tiempo. Ahora si y solo si , por lo que .
Dado que X~Poisson().
En consecuencia, . La función de distribución acumulativa de T es para , y para
Como es la función de distribución acumulativa de Exp(), se tiene que T~Exp().
Sea T el tiempo de espera hasta el siguiente evento en un proceso de Poisson con un parámetro de razón . Demostramos que T~Exp() mostrando que la función de distribución acumulativa de T es , que es la función de distribución acumulativa de Exp().
Primero, si , entonces . Ahora . Se comienza por calcular . La clave es darse cuenta de que , si y solo si no ocurre ningún evento durante las siguientes t unidades de tiempo. Sea X el numero de eventos que sucede en las siguiente t unidades de tiempo. Ahora si y solo si , por lo que .
Dado que X~Poisson().
En consecuencia, . La función de distribución acumulativa de T es para , y para
Como es la función de distribución acumulativa de Exp(), se tiene que T~Exp().
T~Exp() -->
El problema es que no entiendo este enunciado:
La clave es darse cuenta de que , si y solo si no ocurre ningún evento durante las siguientes t unidades de tiempo. Sea X el numero de eventos que sucede en las siguiente t unidades de tiempo. Ahora si y solo si , por lo que .
Me da la sensación de que es un apaño para conectar con .
También, he visto que hacen la conexión de una distribución de poisson, en un intervalo de tiempo (t) con una distribución exponencial , porque es numéricamente igual. No niego su parecido, pero no me es suficiente para demostrar su igualdad.
Es como decir, que el trabajo es lo mismo que el momento de torsión solo porque las formulas son muy parecidas y comparten las mismas unidades.
Gracias por su atención.


