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	<title>Gemischte Poisson-Verteilung - Versionsgeschichte</title>
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	<updated>2026-06-09T05:11:01Z</updated>
	<subtitle>Versionsgeschichte dieser Seite in Wikipedia (Deutsch) – Lokale Kopie</subtitle>
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		<id>https://wiki-de.moshellshocker.dns64.de/index.php?title=Gemischte_Poisson-Verteilung&amp;diff=641367&amp;oldid=prev</id>
		<title>2A00:1E:B000:3601:84BF:6B4D:E066:1685: /* Eigenschaften */</title>
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		<updated>2024-11-05T20:27:47Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;&lt;span class=&quot;autocomment&quot;&gt;Eigenschaften&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Neue Seite&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;Die &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;gemischte Poisson-Verteilung&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; ist eine [[Wahrscheinlichkeitsverteilung]] in der [[Stochastik]], die [[Univariate Wahrscheinlichkeitsverteilung|univariat]] ist und zu den [[diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung|diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilungen]] zählt. Sie ist als allgemeiner Ansatz für die Schadenzahlverteilung in der [[Versicherungsmathematik]] zu finden und wird auch als  [[Epidemiologie|epidemiologisches Modell]] untersucht. Sie verallgemeinert die [[Poisson-Verteilung]] und sollte nicht mit der [[Zusammengesetzte Poisson-Verteilung|zusammengesetzten Poisson-Verteilung]] verwechselt werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Definition ==&lt;br /&gt;
Eine [[Zufallsvariable]] &amp;lt;math&amp;gt;X&amp;lt;/math&amp;gt; genügt der &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Gemischten Poisson-Verteilung&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; mit der Dichte &amp;lt;math&amp;gt;\pi(\lambda)&amp;lt;/math&amp;gt;, wenn sie die [[Wahrscheinlichkeit]]en&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;\operatorname{P}(X=k) = p_\pi(k) = \int\limits_{0}^{\infty} \frac{\lambda^{k}}{k!}e^{-\lambda} \,\,\pi(\lambda)\,\mathrm d\lambda&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
besitzt. Wenn wir die Wahrscheinlichkeiten der Poisson-Verteilung mit &amp;lt;math&amp;gt; q_\lambda(k)\,&amp;lt;/math&amp;gt; bezeichnen, gilt folglich&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;\operatorname{P}(X=k) = p_\pi(k) = \int\limits_{0}^{\infty} q_\lambda(k) \,\,\pi(\lambda)\,\mathrm d\lambda&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Eigenschaften ==&lt;br /&gt;
*Die [[Varianz (Stochastik)|Varianz]] ist immer größer als der [[Erwartungswert]]. Diese Eigenschaft nennt man [[Überdispersion]] ({{enS}} &amp;#039;&amp;#039;overdispersion&amp;#039;&amp;#039;). Dies ist im Gegensatz zur Poisson-Verteilung, bei der Erwartungswert und Varianz identisch sind. &lt;br /&gt;
*In der Praxis werden als Dichten &amp;lt;math&amp;gt;\pi(\lambda)&amp;lt;/math&amp;gt; nur Dichten von [[Gamma-Verteilung]]en, [[logarithmische Normalverteilung|logarithmischen Normalverteilungen]] und von [[Inverse Gauß-Verteilung|inversen Gauß-Verteilungen]] benutzt.  Wählt man die Dichte der Gamma-Verteilung, so erhält man die [[Negative Binomialverteilung]], was erklärt, warum diese auch Poisson-Gamma-Verteilung genannt wird.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Folgenden sei &amp;lt;math&amp;gt;\mu_\pi=\int\limits_{0}^{\infty} \lambda \,\,\pi(\lambda)d\lambda\,&amp;lt;/math&amp;gt; der Erwartungswert der Dichte &amp;lt;math&amp;gt;\pi(\lambda)\,&amp;lt;/math&amp;gt;, und &amp;lt;math&amp;gt;\sigma_\pi^2 = \int\limits_{0}^{\infty} (\lambda-\mu_\pi)^2 \,\,\pi(\lambda)d\lambda\,&amp;lt;/math&amp;gt; die Varianz dieser Dichte.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Erwartungswert ===&lt;br /&gt;
Der [[Erwartungswert]] ergibt sich zu&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;\operatorname{E}(X)   = \mu_\pi&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
=== Varianz ===&lt;br /&gt;
Für die [[Varianz (Stochastik)|Varianz]] erhält man&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;\operatorname{Var}(X)  = \mu_\pi+\sigma_\pi^2&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
=== Standardabweichung ===&lt;br /&gt;
Aus [[Erwartungswert]] und [[Varianz (Stochastik)|Varianz]] erhält man die [[Standardabweichung (Wahrscheinlichkeitstheorie)|Standardabweichung]]&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;\sigma      = \sqrt{\mu_\pi+\sigma_\pi^2}&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
=== Variationskoeffizient ===&lt;br /&gt;
Für den [[Variationskoeffizient]]en ergibt sich:&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;\operatorname{VarK}(X)    = \sqrt{\frac{\mu_\pi+\sigma_\pi^2}{\mu_\pi^2}}&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Schiefe ===&lt;br /&gt;
Die [[Schiefe (Statistik)|Schiefe]] lässt sich darstellen als&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;\operatorname{v}(X) = \Bigl(\mu_\pi+\sigma_\pi^2\Bigr)^{-\frac{3}{2}} \,\Biggl[\int\limits_0^\infty(\lambda-\mu_\pi)^3\,\pi(\lambda)\,d{\lambda}+\mu_\pi\Biggr]&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Charakteristische Funktion ===&lt;br /&gt;
Die [[Charakteristische Funktion (Stochastik)|charakteristische Funktion]] hat die Form&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;\varphi_{X}(s)    = M_\pi(e^{is}-1)\,&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
Dabei ist &amp;lt;math&amp;gt; M_\pi &amp;lt;/math&amp;gt; die momenterzeugende Funktion der Dichte.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion ===&lt;br /&gt;
Für die [[wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion]] erhält man&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;m_{X}(s)       = M_\pi(s-1)\,&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Momenterzeugende Funktion ===&lt;br /&gt;
Die [[momenterzeugende Funktion]] der gemischten Poisson-Verteilung ist&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;M_{X}(s)       = M_\pi(e^s-1)\,&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Literatur ==&lt;br /&gt;
* Jan Grandell: &amp;#039;&amp;#039;Mixed Poisson Processes.&amp;#039;&amp;#039; Chapman &amp;amp; Hall, London 1997, ISBN 0-412-78700-8.&lt;br /&gt;
* Tom Britton: &amp;#039;&amp;#039;Stochastic Epidemic Models with Inference.&amp;#039;&amp;#039; Springer, 2019, {{DOI|10.1007/978-3-030-30900-8}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{Navigationsleiste Wahrscheinlichkeitsverteilungen}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Univariate Wahrscheinlichkeitsverteilung]]&lt;/div&gt;</summary>
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