The Exponential Distribution and the Poisson Process ：指數分佈與泊松過程 第二篇
1.計數過程
一段時間內時間發生的次數:N（t），必須滿足四條性質：
獨立增量：不相交的時間段內時間發生的次數彼此獨立！！
穩定增量;事件發生的次數只與時間間隔長度有關與時間的起點無關
2.泊松分佈
一段時間間隔內事件發生的次數服從泊松分佈。
證明泊松分佈很難，我們給出等價的定義：
3.泊松分佈的時間間隔分佈
定義：第n-1次事件發生到第n次事件發生流失的時間記為Tn，T1記為第一次事件發生的時間
可得：Tn均服從指數分佈（1/lamuda）
waiting time:
4. 深入探究
①將一個泊松過程拆成兩個過程，每個過程賦予一定的概率值，對於每個事件的發生將其劃分為兩類，比如：商店內顧客的到達，男女達到的比例相等，可以劃分為兩個獨立的泊松過程：
②兩個泊松過程，一段時間內發生的事件個數的大小概率：
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