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Zählvorgänge

Zählvorgänge, im Englischen als counting processes bezeichnet, sind in der Stochastik eine Klasse stochastischer Prozesse {N(t): t ≥ 0}, die die Anzahl der bis zu einem bestimmten Zeitpunkt eingetretenen Ereignisse zählen. Für jedes t ≥ 0 liefert N(t) eine nichtnegative ganze Zahl, und die Funktionen sind nicht abnehmend und rechts stetig mit Sprüngen in ganzzahligen Größen. Üblicherweise gilt N(0) = 0, und N(t) erhöht sich durch Sprünge, die die eingetretenen Ereignisse abbilden. In vielen Modellen lassen sich Zuwächse über disjunkte Zeitintervalle als unabhängig voraussetzen; insbesondere beim Poissonprozess besitzt N(t)−N(s) für 0 ≤ s < t Poisson-verteilte Zuwächse mit Parameter λ(t−s). Zählvorgänge mit stationären und unabhängigen Inkrementen dienen als Grundmodell für zufällige Ankünfte.

Weitere Beispiele sind diskrete Zeitmodelle wie Binomialprozesse oder Zählvorgänge mit variabler Intensität. Zählvorgänge finden breite Anwendungen

Die Theorie der Zählvorgänge ermöglicht Schätzungen der Ereignisrate, Vorhersagen von Ankunftszeiten sowie die Analyse von Grenzwerten

in
Warteschlangentheorie,
Epidemiologie,
Neurophysiologie
(Spiketrains)
und
Verkehrs-
oder
Ausfallmodellen.
Formal
lassen
sie
sich
im
Rahmen
eines
Wahrscheinlichkeitsraums
mit
Filtration
analysieren;
Zählprozesse
können
als
adaptierte
Prozesse
mit
einer
charakteristischen
Intensität
λ(t)
beschrieben
werden.
In
diesem
Rahmen
ist
der
Kompensator
Λ(t)
=
∫0^t
λ(s)
ds
wichtig,
da
N(t)−Λ(t)
unter
geeigneten
Voraussetzungen
ein
Martingal
ist.
und
Extremereignissen
in
verschiedenen
Anwendungsgebieten.