Zunächst habe ich eine Frage, ob die Poisson-Verteilung "stabil" ist oder nicht. Sehr naiv (und ich bin mir bei "stabilen" Verteilungen nicht sicher) habe ich die Verteilung einer linearen Kombination von Poisson-verteilten Wohnmobilen unter Verwendung des Produkts des MGF ausgearbeitet. Es sieht so aus, als würde ich einen anderen Poisson bekommen, dessen Parameter der linearen Kombination der Parameter der einzelnen Wohnmobile entspricht. Daraus schließe ich, dass Poisson "stabil" ist. Was vermisse ich?
Zweitens gibt es Inversionsformeln für den MGF wie für die charakteristische Funktion?
Antworten:
Lineare Kombinationen von Poisson-Zufallsvariablen
Wie Sie berechnet haben, die Moment-erzeugende Funktion der Poisson - Verteilung mit Rate ist m X ( t ) = E e t X = e λ ( e t - 1 )λ
Lassen Sie uns jetzt konzentrieren sich auf eine lineare Kombination von unabhängigen Poisson Zufallsvariablen und Y . Let Z = a X + b Y . Dann ist m Z ( t ) = E e t Z = E e t ( a X + b Y ) = E e t ( a X ) E e t ( b Y ) = m X ( aX. Y. Z.= ein X.+ b Y.
Wenn also die Rate λ x und Y die Rate λ y hat , erhalten wir m Z ( t ) = exp ( λ x ( e a t - 1 ) ) exp ( λ y ( e b t - 1 ) ) = exp ( λ x e a t + λ y e b t - ( λX. λx Y. λy
Und dies kann nicht im Allgemeinen in der Form geschrieben werden exp ( λ ( e t - 1 ) ) für einige λ es sei denn , ein = b = 1 .
Inversion von Momenterzeugungsfunktionen
Die Inversion kann dann entweder über das Bromwich-Integral oder die Post-Inversionsformel erfolgen . Eine probabilistische Interpretation des letzteren findet sich als Übung in mehreren klassischen Wahrscheinlichkeitstexten.
Obwohl nicht direkt verwandt, könnte Sie auch der folgende Hinweis interessieren.
Die zugehörige Theorie wird häufiger für charakteristische Funktionen entwickelt, da diese vollständig allgemein gehalten sind: Sie existieren für alle Verteilungen ohne Unterstützung oder Momenteinschränkungen.
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Mir sind keine Inversionsformeln für MGF bekannt (aber @cardinal scheint es zu sein).
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