Uso de archivos de datos para almacenar series temporales
Los tiempos de llegada en un PoissonProcess son independientes y siguen una ExponentialDistribution. Podemos simular una ruta de un PoissonProcess enviando señales a un Databin en intervalos de tiempo especificados por una simulación de una distribución exponencial.
SeedRandom["11"];
\[Lambda] = 0.5;
times = RandomVariate[ExponentialDistribution[\[Lambda]], 30];
Cree un Databin.
bin = CreateDatabin[]
Use los tiempos simulados para enviar 1 a los archivos de datos en intervalos de tiempo.
Table[DatabinAdd[bin, <|"arrivals" -> 1|>]; Pause[t], {t, times}];
La señal grabada con las marcas de tiempo.
TimeSeries[bin]
Extraiga el objeto de TimeSeries.
ts1 = TimeSeries[bin]["arrivals"]
Esta serie temporal es muestreada de forma irregular.
RegularlySampledQ[ts1]
Asuma TemporalRegularity con el fin de que Accumulate no utilice interpolación para volver a muestrear la serie temporal en relación con el incremento mínimo de tiempo.
ts2 = Accumulate[TimeSeries[ts1, TemporalRegularity -> True]]
DateListStepPlot[ts2, Joined -> False, PlotTheme -> "Detailed"]
Calcule el parámetro de PoissonProcess a partir de la señal y compare el parámetro de la ExponentialDistribution utilizada para simular marcas de tiempo.
{FindProcessParameters[ts2, PoissonProcess[\[Mu]]], \[Lambda]}