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<p>この問題では、<strong>ポアソン過程の理論と計算</strong>について理解を深めます。ポアソン過程は1837年にポアソンによって導入され、待ち行列理論、信頼性工学、疫学など幅広い分野で「ランダムな事象の到着」をモデル化する基本的な確率過程です。</p><h4>ポアソン過程：ランダム事象の数学的モデル</h4><p>ポアソン過程は、時間軸上でランダムに発生する事象（顧客の到着、機械の故障、電話の着信など）を記述する確率過程で、現代の確率論と応用数学の基礎となっています。</p><p class='step'><strong>Step 1: ポアソン過程の公理的定義</strong></p><p>強度$\lambda > 0$のポアソン過程$\{N(t), t \geq 0\}$は、以下の4つの公理を満たす計数過程です：</p><div class='key-point'><div class='key-point-title'>ポアソン過程の基本公理</div><ol><li><strong>初期条件</strong>：$N(0) = 0$（時刻0では事象が発生していない）</li><li><strong>独立増分性</strong>：重複しない時間区間での増分は統計的に独立</li><li><strong>定常増分性</strong>：増分の分布は区間の長さのみに依存（時間シフト不変）</li><li><strong>単純性</strong>：同時に複数の事象が発生する確率は0</li></ol></div><p>これらの公理から、以下の基本性質が導かれます：</p><div class='formula'>$N(t) \sim \text{Poisson}(\lambda t)$
確率質量関数：
$P(N(t) = k) = \frac{(\lambda t)^k e^{-\lambda t}}{k!}, \quad k = 0, 1, 2, \ldots$
Step 2: 強度パラメータの理解
強度$\lambda$の意味：
- 期待到着率：単位時間あたりの期待事象発生回数
- 瞬間確率：$P(N(t+dt) - N(t) = 1) = \lambda dt + o(dt)$
- 物理的解釈：時間軸での「密度」概念
与えられた条件：
- 強度：$\lambda = 3$（1時間あたり平均3回の事象発生）
- 時間区間：$[0, 2]$（2時間の観測期間）
- 観測回数：$k = 4$（実際に観測された事象回数）
Step 3: ポアソン分布パラメータの決定
時間区間$[0, t]$でのポアソン分布のパラメータは：
$\mu = \lambda \times t = 3 \times 2 = 6$
これは、2時間の間に期待される事象発生回数が6回であることを意味します。
Step 4: 確率の詳細計算
求める確率：
$P(N(2) = 4) = \frac{6^4 e^{-6}}{4!}$
計算の各要素：
- $6^4 = 1296$：事象発生の「可能性」
- $e^{-6} \approx 0.00248$：「抑制因子」（多すぎる発生を制御）
- $4! = 24$：順序を考慮しない補正
ポアソン分布の統計的性質
| 統計量 | 公式 | 今回の値 |
|---|
| 期待値 | $E[N(t)] = \lambda t$ | $6$ |
| 分散 | $\text{Var}[N(t)] = \lambda t$ | $6$ |
| 標準偏差 | $\sqrt{\lambda t}$ | $\sqrt{6} \approx 2.45$ |
| 変動係数 | $\frac{1}{\sqrt{\lambda t}}$ | $\frac{1}{\sqrt{6}} \approx 0.41$ |
ポアソン過程の深い性質
Step 5: 到着間隔時間の指数分布
ポアソン過程において、連続する事象間の時間間隔$T_i$は独立で同分布の指数分布に従います：
$T_i \sim \text{Exp}(\lambda)$
確率密度関数：
$f_T(t) = \lambda e^{-\lambda t}, \quad t \geq 0$
指数分布の無記憶性：
$P(T > s + t | T > s) = P(T > t)$
これは「待った時間は次の到着時間の期待値に影響しない」ことを意味し、ポアソン過程の基本的特徴です。
Step 6: 条件付き分布と順序統計量
$N(t) = n$が与えられたとき、$n$個の到着時刻$0 < S_1 < S_2 < \cdots < S_n < t$は、区間$[0, t]$での$n$個の独立な一様分布の順序統計量と同じ分布を持ちます。
$(S_1, S_2, \ldots, S_n | N(t) = n) \stackrel{d}{=} (U_{(1)}, U_{(2)}, \ldots, U_{(n)})$
ここで$U_{(i)}$は区間$[0, t]$での一様分布の順序統計量です。</p><p class='note'><strong>理論的価値：</strong><br>ポアソン過程は「純粋にランダム」な現象の数学的理想化です。現実の多くの現象は完全にはポアソン的ではありませんが、このモデルを基準点として、実際のデータの「ランダムさからの逸脱」を定量化できます。また、より複雑な確率過程（複合ポアソン過程、コックス過程等）の構築基盤としても機能します。</p>