(非常に長い) バス ルートをシミュレートしたいと考えています。バスは時間の経過とともにランダムに分散されますが、バス停にバスが到着するまでの平均時間は正確に 20 分です。これを行うために、2,000 万分の時間の線形ストリップを作成し、その間隔で 100 万台のバスをランダムに分散させます。標準のランダム フロート ジェネレーター (間隔 [0,1) にわたる一様分布) の出力に 2000 万を掛けて、タイムライン上のすべてのポイントが同じ確率で 2000 万分にわたってランダムに散在する 100 万回の到着時間を生成します。このように、100 万回のバス到着間のすべての時間を合計すると、合計で 2000 万分になり、バス間の平均待ち時間は 20 分になります。
私が疑問に思っているのは、この単純な手順がバスの到着に対してポアソン プロセスを作成するかどうかということです。それとも、これは他のプロセスでしょうか？その結果、プロセス パラメータはどうなるでしょうか? 私よりも統計に詳しい人が、タイムライン上でこのように単純に一様に分布したイベントの分散から生じる統計プロセスについて教えてくれるでしょうか? 使い方は簡単なプログラミング手法なので、誤解のないようにしたいと思います。
ありがとう。