Skellam dağılımı

|
  basıklık   =1/(\mu_1+\mu_2)\,|
  entropi    =|
  mf        =e^{-(\mu_1+\mu_2)+\mu_1e^t+\mu_2e^{-t}}|
  kf       =e^{-(\mu_1+\mu_2)+\mu_1e^{it}+\mu_2e^{-it}}
}}

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında  **Skellam dağılımı** bir ayrık olasılık dağılım tipidir. **Skellam dağılımı** iki tane (aralarında korelasyon bulunabilen ve)  beklenen değerleri \mu_1  ve \mu_2 olan **Poisson dağılımı** gösteren rassal değişken  K_1 ve K_2 arasında bulunan fark olan  K_1-K_2nin gösterdiği olasılık dağılımdır.

Kullanış alanları çok farklılık göstermektedir; beyzbol, buz hokeyi ve futbol gibi sporlarda ABD'de çok popüler olan *yayılmış bahis (spread betting)* yöntemini tanımlamak ve fizikte iki imajin basit *[[foton gürültüsü]]nü (photon noise)* açıklamak için kullanılmıştır.

## Karaketeristikler
Bu kısımda geliştirilen karakteristikler iki değişkenin arasındaki korelasyonun etkilerini  ele almayacaktır. Aralarında korelasyon bulunan iki değişken farkının da analize katılması ile ortaya çıkan sonuçlar için bakın
.

Önce bir Poisson dağılımı için olasılık kütle fonksiyonunun şu olduğu hatırlansın:

:
 f(k;\mu)={\mu^k\over k!}e^{-\mu}\,
 

Skellam olasılık kütle fonksiyonu iki Poisson dağılım arasındaki çapraz korelasyon olur (Skellam, 1946):
  f(k;\mu_1,\mu_2)
  =\sum_{n=-\infty}^\infty
  \!f(k\!+\!n;\mu_1)f(n;\mu_2)
  
:
  =e^{-(\mu_1+\mu_2)}\sum_{n=-\infty}^\infty
  
  
:
  = e^{-(\mu_1+\mu_2)}
  \left({\mu_1\over\mu_2}\right)^{k/2}I_k(2\sqrt{\mu_1\mu_2})
  

Burada *I*&nbsp;k(z) birinci şekilde  değiştirilmiş Bessel fonksiyonu olur. Yukarıdaki formüller için eğer faktöriyel negatif değer taşımaktaysa o değerin 0 olacağı kabul edilmiştir. Bir özel hal olan  \mu_1=\mu_2(=\mu) için bakin:
  f\left(k;\mu,\mu\right) = e^{-2\mu}I_k(2\mu)
 

Eğer değerler küçükse, Bessel fonksiyonu için limit değerleri kullanılarak, Poisson dağılımını \mu_2=0 için ozel bir hal olarak Skellam dağılımı yerine kullanabiliriz.

## Özellikler
Skellem dağılımı için olasılık kütle dağılımı normalize edilerek şöyle elde edilir:

:
  \sum_{k=-\infty}^\infty f(k;\mu_1,\mu_2)=1.
  

Poisson dağılımı için olasılık üreten fonksiyon şöyle verilir:

:
  G\left(t;\mu\right)= e^{\mu(t-1)}.
  

Bunlar kullanılarak Skellam dağılımı için olasılık üreten fonksiyon ortaya çıkartılır:

:G(t;\mu_1,\mu_2) = \sum_{k=0}^\infty f(k;\mu_1,\mu_2)t^k

:= G\left(t;\mu_1\right)G\left(1/t;\mu_2\right)\,

:= e^{-(\mu_1+\mu_2)+\mu_1 t+\mu_2/t}.

Olasılık üreten fonksiyonu incelenince görülmektedir ki herhangi bir sayıda bağımsız Skellam dağılımı gösteren değişkenlerin toplamları veya farklılıkları da tekrar Skellam dağılımı göstereceklerdir.

Bazı referanslara göre iki Skellam dağılımlı değişkenin herhangi bir doğrusal bileşiği de Skellem dağılımı gösterir. Fakat bu doğru değildir; çünkü herhangi çarpım sayısı dağılımın destek alanını değiştirecektir.

Skellam dağılımı için moment üreten fonksiyon şudur:

:M\left(t;\mu_1,\mu_2\right) = G(e^t;\mu_1,\mu_2)

: = \sum_{k=0}^\infty { t^k \over k!}\,m_k

Bunlardan ham moment değerleri *m<sub>k*&nbsp; bulmak için şu tanımlara bakılsın:

:\Delta\ \stackrel{\mathrm{def}}{=}\  \mu_1-\mu_2\,

:\mu\ \stackrel{\mathrm{def}}{=}\   (\mu_1+\mu_2)/2.\,

Bunlardan 3 ham moment *m**k* değerleri şöyle çıkartılır:

:m_1=\left.\Delta\right.\,

:m_2=\left.2\mu+\Delta^2\right.\,

:m_3=\left.\Delta(1+6\mu+\Delta^2)\right.\,

Merkezsel momentler *M* *k* şunlardır:

:M_2=\left.2\mu\right.,\,

:M_3=\left.\Delta\right.,\,

:M_4=\left.2\mu+12\mu^2\right..\,

Beklenen değer, varyans, çarpıklık katsayısı  and basıklık katsayısı sırasıyla şöyle verilir::

:\left.\right.E(n)=\Delta\,

:\sigma^2=\left.2\mu\right.\,

:\gamma_1=\left.\Delta/(2\mu)^{3/2}\right.\,

:\gamma_2=\left.1/2\mu\right..\,

Kümülant üreten fonksiyon şu şekilde verilmiştir:

:
  K(t;\mu_1,\mu_2)\ \stackrel{\mathrm{def}}{=}\   \ln(M(t;\mu_1,\mu_2))
  = \sum_{k=0}^\infty { t^k \over k!}\,\kappa_k
  

ve bundan kümülant değerleri elde edilir:

:\kappa_{2k}=\left.2\mu\right.
:\kappa_{2k+1}=\left.\Delta\right. .

Özel hal olan μ1 = μ2 için ayrıntılı sonuçlar M.Abromowitz et.al. referansındadır.

## Kaynakça

*

## Kaynakça