The Poisson process is one of the simplest stochastic processes defined in continuous time, having interesting mathematical properties, leading, in many situations, to applications mathematically treatable. One of the limitations of the Poisson process is the rare events hypothesis; which is the hypothesis of unitary jumps within an infinitesimal window of time. Although that restriction may be avoided by the compound Poisson process, in most situations, we don't have a closed expression for the probability distribution of the increments of such processes, leaving us options such as working with probability generating functions, numerical analysis and simulations. It is with this motivation in mind, inspired by the recent developments of discrete distributions, that we propose a new counting process based on the Bell-Touchard probability distribution, naming it the Bell-Touchard process. We verify that the process is a compound Poisson process, a multiple Poisson process and that it is closed for convolution plus decomposition operations. Besides, we show that the Bell-Touchard process arises naturally from the composition of two Poisson processes. Moreover, we propose two generalizations; namely, the compound Bell-Touchard process and the non-homogeneous Bell-Touchard process, showing that the last one arises from the composition of a non-homogeneous Poisson process along with a homogeneous Poisson process. We emphasize that since previous works have been shown that the Bell-Touchard probability distribution can be used quite effectively for modelling count data, the Bell-Touchard process and its generalizations may contribute to the formulation of mathematical treatable models where the rare events hypothesis is not suitable.


翻译:Poisson 进程是连续时间定义的最简单的随机过程之一, 它具有有趣的数学特性, 在许多情况中, 导致应用数学可处理。 Poisson 进程的局限性之一是罕见事件假设; 这是在无限时间窗口中单跳跳的假设。 虽然在多数情况下, 复合 Poisson 进程可以避免这种限制, 但是对于这种过程的递增的概率分布, 我们没有封闭的表达方式, 留下一些选项, 比如以概率生成函数、 数字分析和模拟的方式工作。 正是出于这种动机, 由离散分布的最新发展所启发的。 我们建议基于 Bell- Touchard 概率分布的新计数程序, 称之为 Bell- Touchard 进程。 我们核实这个过程是一个复合 Poisson 进程, 多个 Poisson 进程, 并且它被连接到递增和 Wecomption 操作。 此外, 我们显示, Bell-Touchard 的算法进程自然产生于两个Poisson 进程的组成。 此外, 我们提议了两种概率的概率过程, 显示的是, 即, 滚式的 滚图的模型的模型的模型的模型是, 之前的模型的预变现过程。

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