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统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Exercises and Complements
Exercise 4.1 Assume that customers arrive at a store according to a renewal process and that, independently of the process and of each other, every customer makes a purchase with the same probability $p$. Show that those customers who make a purchase also form the “renewal points” of a renewal process. Let the time scale be expanded by a factor of $1 / p$. Find the interarrival distribution of the new process in terms of the original interarrival distribution.
Exercise 4.2 Let the Laplace transforms of $F(x)$ (the interarrival distribution) and $W_t(x)=P(Y(t) \leq x)$, the d.f. of Residual life time $Y(t)$ in a renewal process be $L_F(s)$ and $L_W(s)$ respectively. Show that
$L_w(s) e^{-s t}=\left[1-L_F(s)\right] \int_t^{\infty} e^{-s y} d H(y)$, where $H(y)$ is the renewal function.
Exercise 4.3 (a) If the random lifetime of an item has d.f. $F(x)$, what is the mean remaining life of an item of age $x$ ?
(b) Find the mean total life time of an item when the d.f. $F(x)=1-e^{-\lambda x}, x \geq 0, \lambda>0$. Hence show that the mean total life is approximately 2 times the mean life when the renewal process has been in operation for a long time.
Exercise 4.4 Let $\left{X_k, k \geq 1\right}$ be a renewal process, $X_k$ has distribution $F(t), N(t)$ is the renewal counting function, and $H(t)=E(N(t))$ is the renewal function.
- Show that
(a) $\lim _{t \rightarrow \infty} H(t)=\infty$
(b) for every $t \geq 0,0 \leq H(t) \leq \frac{F(t)}{1-F(t)} \leq \frac{1}{1-F(t)}$ - Let $H_2(t)=E\left(N^2(t)\right)$
Show that
(a) $H_2(t)=\sum_{n=1}^{\infty}(2 n-1) F_{(t)}^{(n)}$
(b) $H_2(t)=H(t)+2 \int_0^t H(t-u) d H(u)$
统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Introduction and History
Branching process (popularly known as Galton-Watson process) dates back to 1874 when a mathematical model was formulated by Galton and Watson for the problem of “Extinction of families”. The model did not attract for a long time but during the last 40 years much attention has been devoted to it.
An important class of Markov processes with countably many states is the class of branching processes. Let us suppose that we are observing a physical system consisting of a finite number of particles either of the same type or of several different types. With the passage of time each particle can disappear or turn into a group of new particles, independently of other particles. Phenomena described by such a scheme are frequently encountered in natural science and technology, sociology and demography, for example, showers of cosmic rays, growth. of large organic cells, the development of biological populations and the spread of epidemics. All of these processes are characterized by the same property, namely, their development has a branching form. A precise definition of processes of this type within the frame-work of the theory of Markov process brings us to the concept of a branching process. In fact, the mathematical model of such kind of emperical processes lead to the idea of a branching process.
The theory of branching random processes is a rapidly developing area of general stochastic processes. A great number of papers and the books of Harris (1963), Jagers (1975), Athreya and Ney (1972), Assmussen and Hering (1983) and other books are some of the results of this growth and they show the development of the theory. The interest in this theory is connected with its applications to a wide spectrum of practical problems. They include the description of various biological populations, the investigation of the transformation processes of particles in nuclear reactors, the investigation of cascade processes, of chemical processes, problems of queueing theory, the theory of graphs and other problems.
Suppose we start with an initial set of objects (or individuals) which form the Oth generation of these objects called ancestors. The offsprings reproduced or the objects generated by the objects of the Oth generation are the “direct descendents” of the ancestors and are said to form the first generation; the objects generated by those of the first generation form the second generation, and so no.

随机过程代考
统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Exercises and Complements
练习4.1 假设顾客按照续订流程到达商店,并且每个顾宮都以相同的概率进行购买,而不受流程和彼此 的影响 $p$. 表明那些进行购买的客户也形成了续订过程的”续订点”。让时间尺度扩大一个因子 $1 / p$. 根据原 始到达间隔分布找到新过程的到达间隔分布。
练习4.2 让拉普拉斯变换 $F(x)$ (到达间隔分布) 和 $W_t(x)=P(Y(t) \leq x)$, 剩余寿命的 $\mathrm{df} Y(t)$ 在更新 过程中 $L_F(s)$ 和 $L_W(s)$ 分别。显示
$L_w(s) e^{-s t}=\left[1-L_F(s)\right] \int_t^{\infty} e^{-s y} d H(y)$ ,在哪里 $H(y)$ 是更新函数。
练习 $4.3$ (a) 如果一个项目的随机生命周期有 $\mathrm{df} F(x)$, 年龄项的平均剩余寿命是多少 $x$ ?
(b) 当 $\operatorname{df} F(x)=1-e^{-\lambda x}, x \geq 0, \lambda>0$. 因此表明,当更新过程已运行很长时间时,平均总寿命约为 平均寿命的 2 倍。
练习4.4 让 $\backslash$ left ${X \ldots k, k \backslash g e q$ 1\right } } \text { 是一个更新过程, } X _ { k } \text { 有分布 } F ( t ) , N ( t ) \text { 是更新计数函数,并且 } $H(t)=E(N(t))$ 是更新函数。
- 表明
(a) $\lim _{t \rightarrow \infty} H(t)=\infty$
(b) 对于每个 $t \geq 0,0 \leq H(t) \leq \frac{F(t)}{1-F(t)} \leq \frac{1}{1-F(t)}$ - 让 $H_2(t)=E\left(N^2(t)\right)$
表明
(a) $H_2(t)=\sum_{n=1}^{\infty}(2 n-1) F_{(t)}^{(n)}$
(二) $H_2(t)=H(t)+2 \int_0^t H(t-u) d H(u)$
统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Introduction and History
分支过程(俗称 Galton-Watson 过程)可以追溯到 1874 年,当时 Galton 和 Watson 为“家庭灭绝”问题制定了一个数学模型。该模型并没有吸引很长时间,但在过去的 40 年里,人们对它投入了很多关注。
具有可数多个状态的一类重要的马尔可夫过程是分支过程类。让我们假设我们正在观察一个由有限数量的相同类型或几种不同类型的粒子组成的物理系统。随着时间的推移,每个粒子都可以消失或变成一组新粒子,独立于其他粒子。这种方案描述的现象在自然科学技术、社会学和人口学中经常遇到,例如宇宙射线的阵雨、生长。大有机细胞、生物种群的发展和流行病的传播。所有这些过程都具有相同的性质,即它们的发展具有分支形式。在马尔可夫过程理论的框架内对此类过程的精确定义使我们想到了分支过程的概念。事实上,这种经验过程的数学模型导致了分支过程的想法。
分支随机过程理论是一般随机过程的一个快速发展的领域。Harris (1963)、Jagers (1975)、Athreya 和 Ney (1972)、Assmussen 和 Hering (1983) 以及其他书籍的大量论文和书籍都是这种增长的一些结果,它们展示了理论。对该理论的兴趣与其在广泛的实际问题中的应用有关。它们包括各种生物种群的描述、核反应堆中粒子转化过程的研究、级联过程研究、化学过程研究、排队论问题、图论和其他问题。
假设我们从一组初始对象(或个体)开始,这些对象构成了这些对象的第 Oth 代,称为祖先。Oth 代的对象繁殖的后代或生成的对象是祖先的“直系后代”,称为第一代;第一代生成的对象构成第二代,以此类推。

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