随机过程（5）——无限状态马尔科夫链的进一步探讨，泊松分布引入，复合泊松分布

上一节笔记：随机过程（4）——返回时间，访问频率定理应用，离出分布，离出时间

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大家好！

这一节我们开始对无限状态马尔可夫链做进一步的介绍。无限状态马尔可夫链的性质和有限状态略有不同，因此在一些问题的分析上，需要更加小心和注意。如果还有空的话，会给大家介绍泊松分布的基本概念。

那么我们开始吧。

无限状态马尔可夫链的进一步探讨

对于无限状态马尔可夫链，主要的问题在于对常返性和平稳分布的探讨。简单来说，在无限状态的情况下，因为状态空间

是一个无限集（别忘了，我们要求可数），所以不可约闭集不能够再得到马尔可夫链常返的结论。同样，平稳分布也并不是在不可约，常返，闭集等性质存在的时候，就能够存在的。因此在这一节，我们会用一个例子贯穿始终，观察状态无限的时候，性质究竟会如何变化，又应该如何刻画。

Problem 1 考察一个随机游走问题。一个分子在数轴

{0, 1, 2, ldots}

上向左或者向右移动。并且满足

p(i, i 1) = p, i ge 0

，

p(0, 0) = p(i, i - 1) = 1 - p, i ge 1

。推导这个马尔可夫链在

的取值变化的时候，对应平稳分布性质的改变。

这里

p(i, i 1) = p

就可以理解为，分子向右移动一步的概率为

。

研究平稳分布的性质，是因为无限状态马尔可夫链与有限状态，一个最大的区别就体现在了平稳分布的存在性上。现在我们不能够说平稳分布存在，所以我们只能先计算平稳测度。但无所谓，因为计算平稳测度，其实归根到底还是可以使用之前提到的细致平衡条件（见第3节（链接））。通过相邻两步之间的表达式，可以计算出

pi(i) = pi(0) (frac p {1 - p})^i

这里我们设

pi(i)

是我们要的平稳测度的第

个元素。这个推导不难，我们留给读者。

有了这个之后，在运算合法的情况下，我们可以算出

pi(i) = frac {1 - 2p}{1 - p}(frac p {1 - p})^i

为什么叫运算合法？是因为我们之前提过，如果是一个平稳分布，那么起码要保证

pi(i) > 0

。但是很明显，如果

p ge frac 12

，这个条件是不满足的，潜在意思就是，这个计算是不合法的，中间一定有出问题的步骤。但至少我们有了一个思考的方向，可以通过这个阈值

frac 12

，来讨论我们

的取值。

如果

p < frac 12

，那么我们有

frac p {1 - p} < 1

，潜在意思是

pi(i)

可以认为是一个等比数列，所以通过等比数列求和公式，可以得到我们

pi(i)

的表达式，这里我们就不细推导了，非常简单。

但如果

p > frac 12

，这里就有问题了。首先因为

frac p {1 - p} > 1

，所以从

pi(0)

出发，计算

pi(1), pi(2)

的时候，数值就会呈“指数爆炸”的形态。那么很明显，因为我们要计算

sum_{i = 0}^infty pi(i)

以对平稳测度标准化为平稳分布，但是这样的话，

sum_{i = 0}^infty pi(i)

就不是一个有限值，所以就没有办法标准化。总结一下，就是在

p > frac 12

的时候，平稳分布是不存在的。同样的，

p = frac 12

的时候，虽然不会指数爆炸，但是我们会得到每一个

pi(i)

都是相等的值。这样也是不行的，因为求一个无限和得到的值依然是无限的。所以平稳分布依然是不存在的。

如果我们到此为止了，那么相当于在说

p ge frac 12

是一个意思。但事实上完全不是。要说清这一点，我们要从常返这个概念出发，重新看这个问题。

如果

p < frac 12

，那么每一个

pi(i)

都是有值的。并且根据

pi(i) = frac 1 {E_i (T_i)}

，我们就可以得到

E_i(T_i) < infty

。从

出发，有限次之后会回到

，这就是常返的定义。如果

p > frac 12

，要想研究常返性，我们可以研究“先到达远点

的概率“，潜在意思就是把它变成一个离出分布问题。

在这个题中，我们可以得出这么一个结论。

Lemma 1:

P_x(T_0 > T_N) = frac {1 - theta^x}{1 - theta^N}

，其中

theta = frac {1-p} p

。

这里我们设

h(x) = P_x(T_0 > T_N)

，那么我们有

h(0) = 0

，

h(N)= 1

。这样的话，会有

h(x) = p h(x 1) (1-p)h(x - 1)

我们不难得到这个表达式的一个简便写法

p(h(x 1) - h(x)) = (1-p)(h(x) - h(x - 1))

（这里通过观察不难发现，但如果是学过数学竞赛或做过江苏高考，应该知道这种递推数列的通项求解其实是有通法的，后面我们会在另外一个例子简单介绍）因此可以得到的是

h(x 1) - h(x) = frac {1- p} p (h(x) - h(x- 1))

这是一个很经典的等比数列，并且在

p > frac 12

的时候，公比是小于1的。因此我们可以根据式子

1 = h(N) - h(0) = (h(N) -h(N- 1)) (h(N-1) - h(N-2)) cdots

=s (1 theta cdots theta^{N - 1}) = frac {s(1- theta^N)}{1 - theta}

也就是说，

s = h(1) - h(0) = frac{1 - theta}{1-theta^N}

，

theta

可以参考上面的定义。

h(x) = s(1 cdots theta^{x - 1}) = frac{1 - theta^x}{1 - theta^N}

这也就是我们的答案。

这里我们可以令

N to infty

就得到了无限状态的情况，也就是说

h(x) to 1 - theta^x > 0

。在这个情况下，我们有

P_x(T_0 = infty) > 0, forall x

，这就说明状态并不是常返的。

但是在

p = frac 12

的时候稍有不同。通过同样的计算方法，我们可以得到

P_x(T_0 > T_N) = frac x N

潜在意思就是

h(x) to 0

，也就是说我们仍然可以得到每一个状态都是常返的。这就得到了两个几乎完全对立的结果：常返和无平稳分布并存。

事实上，如果你计算离出时间（也就是说考虑计算

g(x) = E_x(V_A), A = {0, N}

），按照之前对离出时间的计算方法，我们可以得到。

g(x) = 1 p g(x 1) (1 - p) g(x - 1)

并且有

g(0) = g(N) = 0

。那么这样的话，其实可以得到

f(x 1) = frac {1 - p} p f(x) - frac 1 p

其中

f(x) = g(x) - g(x-1)

。这里我们来介绍一下求解这种递推数组的通法。简单来说，两边都减一个未知数，凑出一个等比数列。也就是说我们有

f(x 1) - k = frac {1 - p} p (f(x) - frac{1} { 1- p} - frac {pk}{1 - p})

为了保证是一个等比数列，我们解方程

k = frac { pk 1}{ 1- p}

这就可以得到

k = frac 1 {1 - 2p}

。所以我们可以得到的是

f(x 1) - frac 1 {1 - 2p} = frac {1 - p} p (f(x) - frac 1 { 1- 2p})

这就是最重要的式子，剩下的对结果的推导都交给读者，因为都是等比数列求和的事情（当然这个推导也能够告诉你，

p = frac 12

是需要单独计算的）。通过这个，可以得到

g(x) = frac x { 1 - 2p} - frac N {1 - 2p} frac {1 - (frac {1-p} p)^x}{1 - (frac {1- p}{p})^N}

p ne frac 12

这里不难看出的结论是，在

p < frac 12

的时候，有

g(x) to frac {x}{1 - 2p} < infty

，所以常返性是没有疑问的（别忘记

g(x)

的定义了），

p > frac 12

的时候，有

g(x) to infty

，所以瞬时性也没有疑问。但是如果是

p = frac 12

，情况就有意思了。因为这个时候，有

g(x) = x (N - x)

（这是类似的方法推的），而我们又可以通过一步转移，得到

E_0 (T_0) = 1 frac 12 E_1 (T_0)

本质上还是一个离出时间公式。但是因为我们有

E_1(T_0) = g(1) to infty, N to infty

（多说几句，这是因为

E_1(V_A) to E_1 (T_0), N to infty

，在

N to infty

的时候，我们是没办法走到

的，因此就相当于只用考虑“回到0”的情况就可以了）。所以实质上有

E_0 (T_0) = infty

。好家伙，一方面我们根据常返的定义，知道

是一个常返状态，但是另一方面又得到了

E_0 (T_0) = infty

，说明

不是一个常返状态。那我到底应该听谁的？

为了弥补这个逻辑漏洞，统计学家下了另外一个新的定义。

Definition 1: Positive Recurrent, Null Recurrent 如果

满足

E_x (T_x) < infty

，那么称它是一个正常返状态。如果

E_x (T_x) = infty

但是

P_x(T_x < infty) = 1

，那么称它是一个零常返状态。

所以这样，就解决了我们之前遇到的麻烦。

事实上，关于常返性，还有一个下面的定理。

Theorem 1: 对于一个不可约的马尔可夫链，下面性质等价

存在正常返的状态。
存在平稳分布

。

所有状态都是正常返的。

要想证明一系列的定理等价，重要的是证明出一个逻辑环。而很明显，

3 to 1

是很显然的，所以其实只需要说明

1 to 2, 2 to 3

就可以。

我们先说明

1 to 2

。不妨假设我们的

是一个正常返的状态，那么有

E_x (T_x) < infty

。那么这个时候，如果你记着我们当时构造平稳测度的方法的时候，你应该有印象

mu_x (y) = E_x (sum_{k = 0}^{T_x - 1} I(X_k = y))

同时我们还有

sum_{y in S} mu_x (y) = E_x (T_x) < infty

忘了的话，就看一下第3节（随机过程（3）——无限状态的平稳测度，返回时间，访问频率：几个定理的证明）。

那么这样的话，

pi(y) = frac {mu_x(y)}{E_x T_x}

就是我们的平稳分布，所以这一步就说明好了。

至于

2 to 3

，要说明所有状态都常返，其实就说明所有状态的

pi(x)

（假如说这个状态是

）都是正数就可以（因为

pi(x) = frac 1{E_x (T_x)}

）。

这里我们注意到平稳分布是存在的，所以一定有某一个元素是正的。我们不妨假设是

pi(x_0)

。那么注意到不可约性，说明从任何一个状态出发，都能够到达另外一个状态。

那么对于某一个状态

，我们不妨假设

x_0

可以经过

步到达

。用数学的话说，就是

pi(y) = sum_x pi(x) p^n (x, y) ge pi(x_0) p^n(x_0 , y) >0

由

的任意性就足够说明结论了。

事实上无限状态马尔可夫链还有更多有趣的例子。不过我们这里已经点明了它最重要的一个与有限状态的区别，碍于篇幅我们就不多说了。也就是说到此为止，我们就算介绍完了离散马尔可夫链的所有内容。

泊松过程

泊松过程（Poisson Process）是一类极为重要的随机过程。与马尔可夫链的场景不同，它主要关注的是状态与状态之间的转移时间的随机性。同时因为一方面，整个过程与泊松分布有关，所以起名叫泊松过程。另一方面，为了保持无记忆性，它与指数分布又密不可分。

首先，我们自然要先好好的定义一下，什么是泊松过程。

Definition 2-1: Poisson Process with rate

lambda

设

tau_1, tau_2, cdots

都是独立同分布的，且服从

exp(lambda)

，设

T_n = sum_{k = 1}^n tau_k

，并且

T_0 = 0

，

N(s) = max {n: T_n le s}, s ge 0

表示在时间

之前的访问数，那么称

N(s)

是一个速率为

lambda

的泊松过程。

你看到2-1这个标记就明白了，泊松过程不止一种定义。

这个定义看上去乱七八糟的，但下面一张图可以很好的帮助理解。

所以在泊松过程中，我们不关心状态空间，只关心每一次访问的时间，速率

lambda

越大，可以看出两个相邻状态之间的间隔时间

tau_i

就会越短。可以看出，这里标记的

之前有三次访问，所以

N(s) = 3

。

接下来几个小的结论，可以刻画出泊松过程的一些有趣的特性。

Proposition 1:

T_n sim Gamma(n, lambda)

这里

Gamma

就是伽马分布，具体伽马分布的有关定义和它与指数分布的加和关系，可以参考《数理统计》第1节，这里就不赘述了。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/70018601

Proposition 2:

N(s) sim Poisson(lambda s)

这个性质就解释了为什么称它为泊松过程。

我们证明一下，注意到

P(N(s) = n) = P(T_n le s < T_{n 1}) = P(T_n le s, tau_{n 1} >s - T_n)

后面的概率公式中，

T_n, tau_{n 1}

都是随机变量，为了方便计算我们先考虑

T_n

的情况。注意到

P(T_n le s, tau_{n 1} >s - T_n) = int_0^s f_{T_n}(t) P(tau_{n 1}> s-t)dt

这是因为

T_n, tau_{n 1}

根据定义是相互独立的，所以可以拆开来写。接下来只需要根据

T_n

服从伽马分布，

tau_{n 1}

服从指数分布，就可以得到

int_0^s f_{T_n}(t) P(tau_{n 1}>s-t)dt = int_0^s lambda e^{-lambda t} frac {(lambda t)^{n - 1}}{(n - 1)!} e^{-lambda (s - t) }dt

接下来就是一个纯的微积分计算题了，令

r = lambda t

，就可以得到

int_0^s lambda e^{-lambda t} frac {(lambda t)^{n - 1}}{(n - 1)!} e^{-lambda (s - t) }dt = e^{- lambda s}int_0^{lambda s} frac {r^{n - 1}}{(n -1 )!}dr = e^{-lambda s} frac {(lambda s)^n}{n !}

这就证明结论了，因为这个就是

Poisson(lambda s)

的概率公式。

下面这个结论其实更加体现出了泊松过程的“无记忆性”。

Proposition 3: 设

t_0 < t_1 < cdots < t_n

，那么

N(t_1) - N(t_0), ldots, N(t_n) - N(t _{n - 1})

是相互独立的。

要说明这个，有一个证明方法，就是证明下面这一个结论。

Proposition 3-2: 设

t_0 < t_1 < cdots < t_n

，那么

N(s t ) - N(s)

和

N(r), 0 le r le s

是相互独立的。并且

N(s t ) - N(s)

也是一个速率为

lambda

的泊松过程。

这个结论其实看上去还是挺好理解的，因为一个相当于“之后的一段过程”，一个则相当于“之前的一段过程”。

用一张图描述，就是下面这个情况。

简单来说，这就是一个非常典型的考察

tau_{N(s) 1}

的定理，注意到而这个东西是服从

exp(lambda)

的，也就是说具备无记忆性。这和马尔可夫链的结果是一模一样的，更加具体的来说，从任何一个时间点

开始，都是一条全新的泊松过程，所以它是一个速率为

lambda

的泊松过程也就很好理解了。

有了这个之后，说明Proposition 3也就不难了。首先

N(t_1) - N(t_0)

不用说，是起点。然后注意到

N(t_2) - N(t_1)

与

N(r), 0 le r le t_1

独立，所以很自然的，可以得到

N(t_2) - N(t_1)

与

N(t_1) - N(t_0)

独立（因为

N(t_2) - N(t_1)

不能包含

t_1

之前的信息），后面的都一样推导就可以了。

下面，我们顺便说一下泊松过程的第二种定义。这个定义和Proposition 3也是息息相关。

Definition 2-2: Poisson Process with rate

lambda

如果

N(0) = 0

N(t)

的增量独立（也就是Proposition 3的题干）

N(t s) - N(s) sim Poisson(lambda t)

则称

N(t)

是一个速率为

lambda

的泊松过程

既然它能够成为第二个泊松过程的定义，就说明两个定义之间，一定存在等价性。从Definition 2-1推导出Definition 2-2就是Proposition 3，那么反过来又如何推出呢？

要想从Definition 2-2推导出Definition 2-1，我们就需要看怎么推出到达间隔时间（也就是

tau_i

）相互之间具备独立性，并且都服从指数分布。要想说明这个，我们从

N(0) = 0

一步步往后看。

首先我们来看，

N(t) = 0

说明什么。注意到

P(N(t) = 0) = P(tau_1 > t) = e^{-lambda t}

这是因为

N(t)

根据条件，是服从泊松分布的，且

N(t) = N(t) - N(0)

。这个式子就说明了

tau_1 sim exp(lambda)

但是下一件事（也就是发现

tau_2

满足的分布）可能稍微有点复杂，简单来说，需要同时发现独立性和指数分布这两件事。那么最好的一个方案就是计算

P(tau_2 > t |tau_1 = s)

这样的话只要说明它也是

e^{-lambda t}

，就可以同时说明上面两个结论了。

注意到

P(tau_2 >t | tau_1 = s) = P(N(t s) - N(s) = 0 | N(s) = 1, N(r) = 0, 0 le r < s)

=P(N(t s) - N(s) = 0) = e^{-lambda t}

中间的两步分别用到了

N(t s) - N(s)

的定义和“增量独立”的条件。所以这样的话，对于

tau_3

及以后，我们也有相似的推导方法，因此这就足够说明了Definition 2-1与这个定义的等价性了。

好的，来看一个例子吧。

Problem 2: 设

N(t)

是一个速率为3的泊松过程，设

T_n

表示第

次的到达时间，计算

E(T_{12})

E(T_{12}|N(2)=5)

E(N(5)|N(2) = 5)

这个计算是对于泊松过程性质的一个很好的练习。

第一个题非常容易，注意到对一个服从

exp(lambda)

的随机变量来说，它的期望为

frac 1 lambda

，所以我们有

E(T_{12}) = sum_{i = 1}^{12} E(tau_i) = 4

第二个问题一看就知道要利用一些独立性。注意到

E(T_{12}|N(2) = 5) = E(T_{12} - 2|N(2) = 5) E(2|N(2) = 5)

=E(T_7) 2 = frac {13} 3

第一行到第二行怎么得到

T_7

其实不是很好理解，我们用一张图解释这个推导过程。

简单来说，利用的就是“时间之前和时间之后”的相互独立性，从一个新的起点出发的泊松过程，和之前无关，且性质完全一样。这一点非常像马尔科夫链。

相比较而言，第三个题做起来就更容易一些。一样，先加再减，所以我们有

E(N(5)|N(2) = 5) = E(N(5) -N(2)|N(2) = 5) 5

=E(N(3)) 5 = 14

这是因为

N(3) sim Poisson(3 times 3)

，所以有

E(N(3)) = 9

。

Problem 3: 考虑一个速率为

lambda

的泊松过程，设

是

[0, t]

的时间内的最后一次的到达时间，也就是说如果

L = 0

，就说明状态在

[0, t]

中没有一次访问。

计算

E(t- L)

计算

lim_{t to infty}E(t - L)

很明显，这一个题就是希望了解

X = t - L

所服从的分布。

首先，当

X = t

的时候，对应的是

L = 0

，这个是一个比较好算的情况，因为

P(L = 0) = P(tau_1 > t) = e^{- lambda t}

但是如果武断地去说，这样可以直接得到分布的话，就太天真了，因为在

X in [0, t)

的时候，其实计算是比较复杂的。不妨假设我们的密度函数为

f_X(x)

，那么有

f_X(x) = P(L = t - x) = sum_{n = 1}^infty P(T_n = t - x, tau_{n 1} >x)

简单来说，这一步分解就是讨论这个“最后一次到达”究竟是第几次到达。那么这样的话，我们就有

P(T_n = t -x, tau_{n 1} >x) = f_{T_n}(t-x)P(tau_{n 1} > x)

这是因为

T_n

和

tau_{n 1}

相互独立。结合

T_n sim Gamma(n, lambda)

，

tau_{n 1} sim exp (lambda)

，我们有

f_X(x) = sum_{n = 1}^infty frac{lambda^n (t- x)^{n -1}}{(n - 1)!}e^{-lambda (t -x)} e^{-lambda x} = lambda e^{-lambda x}

最后一个等号来源于Taylor展开的级数求和。

这样的话，计算就变得容易了，因为这个时候，分开积分，可以得到

E(t - L) = E(X) = int_0 ^t x p(x) dx t P(x = t) = int_0 ^t x lambda e^{-lambda x} t e^{-lambda t} = frac {1 - e^{-lambda t}}lambda

这也就是我们的答案。

有了这个答案之后，第二问就简单了，令

t to infty

可以得到

E(t-L) to frac 1 lambda

。事实上，可以进一步说明，当我们的

t to infty

的时候，也就是考虑全部时间的时候，

t - L

会趋近于指数分布

exp (lambda)

，换句话说，最后一次访问到最终时间

的差距，在极限状态下就是服从一个正常区间

tau_i

所服从的分布

exp (lambda)

。

复合泊松过程

复合泊松过程（Compound Poisson Process）的场景比正常的泊松过程复杂一点（不然也不叫复合了）。在之前的泊松过程中，我们只关心两次相邻访问之间的时间差距

tau_i

，但是这一次我们把这个时间做进一步的抽象，考虑量

S(t) = sum_{ i =1}^{N(t)} Y_i

也就是说，这里我们考虑的并不仅仅是

tau_i

的求和（也就是

T_n

），而是相当于，每一个时间都得到了一个“奖赏”

Y_i

。我们可以用图表示这个。

复合泊松过程的场景一般都是用在计算中，因为它带来的一个最重要的性质就是下面这个公式。

Proposition 4: 设

S = sum_{ i = 1}^N Y_i

，且

Y_i

独立同分布，且

N ge 0, N in mathbb Z

且具备相互之间的独立性（Proposition 3），证明

E(S) = E(Y_1) E(N)

Var(S) = E(N) Var(Y_1) Var(N)(E(Y_1))^2

其实这个定理的难点，也是最重要的点，就是

中同时包含两类随机变量

Y_i

和

。因此要证明这些公式，拆分出这两个随机变量是必要的。

拆分最好的方案就是重期望公式，简单来说就是

E(S) = E[E(S|N)]

那么注意到这个时候，因为有了一个条件

，所以可以根据这个条件的情况，拆分出不同的结果。具体来说就是

E[E(S|N)] = sum_{n = 0}^infty E(S|N = n)P(N = n) = sum_{n = 0}^infty sum_{i = 1}^n E(Y_i |N = n)P(N = n)

=sum_{n = 0}^infty n E(Y_1)P(N = n) = E(Y_1)E(N)

这就证明了结论。

对于方差，我们事实上也是要利用重期望公式，但是是针对方差的。也就是

Var(S) = E[Var(S|N)] Var[E(S|N)]

另外，利用和上面一模一样的推导思路，我们还有

Var(S|N) = N Var(Y_1)

E(S|N) = NE(Y_1)

代入，就可以得到结论，这个过程我们留给读者，就不自己写了。

再强调一遍，对于复合泊松过程，主要考查的是对随机变量（也就是对实际问题）的理解。如果能够读懂题目，那么剩下的就只是代入公式的问题了。

多提一句，虽然我们在《数理统计》第1节（链接之前已经提过了）就提到过均值和方差的重期望公式，但是我们并没有给出证明。这里我们补一下相关的证明。

Lemma 1: 证明重期望公式，也即

E(S) = E[E(S|N)]

Var(S) = E[Var(S|N)] Var[E(S|N)]

对于第一个，其实证明思路就是上面用到的推导思路，也即

E[E(S|N)] = sum_{n = 0}^infty E(S|N = n)P(N=n) = sum_{n = 0}^infty E(SI(N = n))

=E(Ssum_{n = 0}^infty I(N = n)) = E(S)

所以关键还是中间的交换顺序。

对于第二个，证明稍微复杂一些。注意到

Var(S) = E(S - E(S))^2

= E[S - E(S|N)]^2 E[E(S|N) -E(S)]^2 2E[(S- E(S|N))(E(S|N) - E(S))]

=E{E[S - E(S|N)]^2 | N} Var[E(S|N)] = E[Var(S|N)] Var[E(S|N)]

注意交叉项为0，是把

取到了后面的乘数上，利用第一个公式得到的。后面就是对于两个平方项的分别处理，也都是利用了第一个公式。

这个证明总体上没有太多的绕弯弯的地方，但是在期望的计算上有很多繁琐的细节，要仔细盘盘才能明白。

还是一样，我们来举一个例子

Problem 4: 考虑一个小店买物的问题。已知前往小店的客户数服从速率为81的泊松分布（按天计），每一个客户的花费服从一个均值为8，标准差为6的分布。问小店一天收益的均值与方差。

很明显，这里我们可以设

是客户数，而

Y_i

就是每一个客户的花费。这样的话，

的均值和方差，就是这个题的答案。

不难看出，

E(Y_i) = 8, Var(Y_i) = 36

，同时我们有

E(N) = 81

。所以直接把公式代入，可以算出

E(S) = 648, Var(S) = 8100

。具体的计算交给读者。

好的，关于泊松过程，我们先说到这里。

小结

本节主要讨论了无限状态马尔可夫链的零常返，正常返问题。并且同时我们也介绍了简单的泊松过程，复合泊松过程的性质和应用。在下一节，我们会介绍泊松过程的一些常见变换。这些变换可以让我们更容易发现一些让人拍案叫绝的性质，也会引出更多与泊松过程有关的具体应用。

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