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Hipótesis de prueba el proceso puntual es Poisson

Tengo algunos datos y me gustaría probar la hipótesis de que proceden de un proceso de Poisson homogéneo. Por supuesto, puedo mirar los tiempos entre eventos y comprobar si se distribuyen exponencialmente. Sin embargo, esto pasa por alto muchas razones por las que podría no ser Poisson. ¿Existe una lista de pruebas, o una buena prueba en particular, que pueda utilizar y que no se limite a observar el conjunto de tiempos entre sucesos consecutivos?

Si se toman todas las diferencias entre las horas de llegada, es decir, no sólo las horas de llegada consecutivas, ¿se puede utilizar esto para hacer una prueba más potente, por ejemplo?

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¿Quizás comprobando la constancia de la tasa de riesgo? Yo echaría un vistazo aquí: geb.uni-giessen.de/geb/volltexte/2014/10793/pdf/

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Ian Pettitt Puntos 46

Eche un vistazo al Kolmogorov-Smirnov es una forma estándar y bastante general de comprobar si una distribución empírica coincide con una teórica.

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¿Hay alguna forma de aplicar aquí la prueba de Kolmogorov-Smirnov que no sea mirar los tiempos entre llegadas consecutivas? Si miro todos los tiempos entre llegadas (es decir, todos aproximadamente $n^2$ de ellos para $n$ puntos), entonces ya no estoy seguro de cómo aplicar KS.

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Parece que estás buscando un almuerzo gratis. Podrías considerar la distribución de los tiempos de llegada de sucesos alternativos (es decir, cuál es la probabilidad de que se haya producido un suceso). Creo que esto $\frac{e^{\lambda t}(\lambda t)^1}{1!}$ Aún tienes $n$ intervalos para comparar. Pero no creo que se pueda intentar probar simultáneamente P(0) (primera hora de llegada), P(1), P(2), P(3), etc., todo al mismo tiempo, ya que entonces se estarían contando los datos dos veces. Así que, para responder a su pregunta, no creo que se pueda construir una prueba más potente.

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