Distribuição Erlang

Distribuição Erlang
Parâmetros k N {\displaystyle k\in \mathbb {N} }
λ > 0 {\displaystyle \lambda >0}
Suporte x [ 0 , ) {\displaystyle x\in [0,\infty )}
f.d.p. λ k x k 1 e λ x ( k 1 ) ! {\displaystyle {\frac {\lambda ^{k}x^{k-1}e^{-\lambda x}}{(k-1)!}}}
f.d.a. γ ( k , λ x ) ( k 1 ) ! = 1 n = 0 k 1 1 n ! e λ x ( λ x ) n {\displaystyle {\frac {\gamma (k,\lambda x)}{(k-1)!}}=1-\sum _{n=0}^{k-1}{\frac {1}{n!}}e^{-\lambda x}(\lambda x)^{n}}
Média k λ {\displaystyle {\frac {k}{\lambda }}}
Moda 1 λ ( k 1 ) {\displaystyle {\frac {1}{\lambda }}(k-1)}
Variância k λ 2 {\displaystyle {\frac {k}{\lambda ^{2}}}}
Obliquidade 2 k {\displaystyle {\frac {2}{\sqrt {k}}}}
Curtose 6 k {\displaystyle {\frac {6}{k}}}
Entropia ( 1 k ) ψ ( k ) + ln [ Γ ( k ) λ ] + k {\displaystyle (1-k)\psi (k)+\ln \left[{\frac {\Gamma (k)}{\lambda }}\right]+k}
Função Geradora de Momentos ( 1 t λ ) k {\displaystyle \left(1-{\frac {t}{\lambda }}\right)^{-k}} para t < λ {\displaystyle t<\lambda }
Função Característica ( 1 i t λ ) k {\displaystyle \left(1-{\frac {it}{\lambda }}\right)^{-k}}

A distribuição Erlang é uma distribuição de probabilidade contínua com uma ampla aplicabilidade, principalmente devido à sua relação com a distribuição exponencial e a distribuição gama. A distribuição Erlang foi desenvolvida por Agner Krarup Erlang para analisar o número de chamadas telefônicas que poderiam ser feitas simultaneamente aos operadores das estações de comutação. Atualmente esta distribuição é utilizada em várias áreas que aplicam processos estocásticos.

Sua função densidade de probabilidade é dada por

f ( x ; k , λ ) = λ k x k 1 e λ x ( k 1 ) ! para  x , λ 0. {\displaystyle f(x;k,\lambda )={\lambda ^{k}x^{k-1}e^{-\lambda x} \over (k-1)!}\quad {\mbox{para }}x,\lambda \geq 0.}

Uma alternativa usa o parâmetro de escala μ = 1 λ {\displaystyle \mu ={\frac {1}{\lambda }}} :

f ( x ; k , μ ) = x k 1 e x μ μ k ( k 1 ) ! para  x , μ 0. {\displaystyle f(x;k,\mu )={\frac {x^{k-1}e^{-{\frac {x}{\mu }}}}{\mu ^{k}(k-1)!}}\quad {\mbox{para }}x,\mu \geq 0.}

Sua função distribuição acumulada pode ser expressa por

F ( x ; k , λ ) = γ ( k , λ x ) ( k 1 ) ! {\displaystyle F(x;k,\lambda )={\frac {\gamma (k,\lambda x)}{(k-1)!}}}

sendo γ ( . , . ) {\displaystyle \gamma (.,.)} a função gama incompleta que é dada por

γ ( a , x ) = 0 x t a 1 e t d t . {\displaystyle \gamma (a,x)=\int _{0}^{x}t^{a-1}\,e^{-t}\,dt.\,\!}

Outra expressão para a função distribuição acumulada é

F ( x , k , λ ) = 1 n = 0 k 1 e λ x ( λ x ) n n ! {\displaystyle F(x,k,\lambda )=1-\sum _{n=0}^{k-1}{\frac {e^{-\lambda x}(\lambda x)^{n}}{n!}}}

Entre as aplicaçações desta distribuição, a distribuição Erlang, mede o tempo entre as chamadas recebidas e pode ser usado em conjunto com a duração prevista de chamadas telefônicas para produzir informações sobre o tráfego medido em Erlang unidades. Pode ser usado para determinar a probabilidade de perda de pacotes ou atrasos em uma rede de computadores que utiliza algum protocolo de internet.

No ponto de vista dos processos estocásticos, a distribuição Erlang é a distribuição da soma de k {\displaystyle k} variáveis aleatórias, independentes e identicamente distribuídas exponencialmente[1].

Referências

  1. Cox, D.R. (1967) Renewal Theory, p20, Methuen.