WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаМатематика, Геометрія, Статистика → Шпаргалка - Реферат

Шпаргалка - Реферат

X = xi

x1

x2

x3

...

xk

ni

n1

n2

n3

...

nk

Wi

W1

W2

W3

...

Wk

Шпаргалка

39)Потоком подій називається послідовність подій, які відбуваються одна за одною у випадкові моменти часу. Наприклад, потік заявок, що надходить до підприємства побутового обслуговування, потік викликів до телефонної станції, потік відказів (збоїв) під час роботи на ПЕОМ тощо. Середня кількість подій, які відбуваються за одиницю часу, називається інтенсивністю потоку.

Потік називається найпростішим, якщо він має такі властивості:

стаціонарність— імовірність того, що за деякий проміжок часу t відбудеться та чи інша кількість подій, залежить лише від довжини проміжку і не залежить від початку його відліку, тобто інтенсивність потоку стала;

відсутність післядії — імовірність настання деякої кількості подій на довільному проміжку часу не залежить від того, яка кількість подій відбулась до початку цього проміжку;

ординарність— імовірність настання двох і більше подій за малий проміжок часу t істотно менша за ймовірність того, що відбудеться одна подія.

Якщо потік подій найпростіший, то ймовірність того, що за проміжок часу t подія А настане m раз, визначається формулою: де — інтенсивність потоку. Ця формула відбиває всі властивостінайпростішого потоку, а отже, є його математичною моделлю.

40)Формула Пуассона для найпростішого потоку

Імовірність того ,що за проміжок часу t+△t не відбудеться жодна подія ,подається у вигляді

Імовірність того, що за цей самий проміжок часу здійсниться т подій, визначається так

Поділимо ліву і праву частини системи рівнянь на ∆t і виконаємо граничний перехід при ∆t -0

У результаті дістанемо систему лінійних диференціальних рівнянь:

Імовірність того ,що за час t відбудеться m випадкових подій ,які утворюють найпростіший потік ,обчислюється за формулою

Pm(t)= (λt)m*e-λt /m! де λ-інтенсивність найпростішого потоку, тобто :середне число подій ,які відбудуться за одиницю часу.

41) Випадкові процеси можна класифікувати залежно від того, плавно чи стрибкоподібно змінюються стани системи, в якій вони відбуваються, скінченна чи нескінченна множина цих станів. Серед випадкових процесів особливе місце посідають марковські випадкові процеси, що становлять основу теорії масового обслуговування.

Випадковий процес називається марковським, якщо для будь-якого моменту часу імовірнісні характеристики процесу в майбутньому залежать лише від його стану в даний момент і не залежать від того, коли і як система набула цього стану.

Приклад. Система — лічильник у таксі. Стан системи в момент t характеризується кількістю кілометрів, пройдених автомобілем до даного моменту. Нехай у момент лічильник показує Імовірність того, що в момент лічильник показуватиме ту чи іншу кількість кілометрів залежить від але не залежить від того, в які моменти часу змінювались покази лічильника до моменту

Деякі процеси можна наближено вважати марковськими.

42). Системи для розвязування однотипних задач називаються системами масового обслуговування -(СМО) Процеси, які при цьому відбуваються, називають процесами обслуговування.Кожна МСО складається з певної кількості обслуговуваних одиниць (пристроїв, пунктів, станцій), які називатимемо каналами обслуговування.За кількістю каналів СМО поділяються на одно- та багатоканальні. Заявки надходять до СМО звичайно не регулярно, а випадково, створюючи так званий випадковийпотік заявок (посилань). Обслуговування заявок також триває протягом певного випадкового часу. З огляду на випадковість потоку заявок і часу обслуговування СМО завантажуються нерівномірно: у певні періоди нагромаджується дуже багато заявок (вони або стають у чергу, або залишають СМО не обслуговуваними), в інші періоди СМО працює з недовантаженням або простоює.

Предметом теорії масового обслуговування є побудова математичних моделей, що пов'язують задані умови роботи СМО з показниками її ефективності, які описують здатність цієї системи обробляти потоки заявок.

СМО поділяються на два основні класи:

СМО з відмовами і СМО з очікуванням (чергою).

У СМО з відмовами заявка, яка надійшла в момент, коли всі канали були зайняті, отримавши відмову, залишає СМО і в подальшому процесі обслуговування не бере участі.

У СМО з очікуванням заявка, що надходить у момент, коли всі канали зайняті, не залишає систему, а стає в чергу на обслуговування.

Процес роботи СМО являє собою випадковий процес.

Процес називається процесом із дискретними станами, якщо його можливі стани можна зарані перелічити, а перехід системи з одного до іншого відбувається миттєво (стрибкоподібно). Процес називається процесом із неперервним часом, якщо моменти можливих переходів системи з одного стану до іншого не фіксовані заздалегідь, а випадкові.

Процес функціонування СМО являє собою випадковий процес із дискретними станами та неперервним часом.

Математичний аналіз роботи СМО істотно спрощується, якщо процес цієї роботи — марковський.

43) Процеси відновлення

44) Генеральною сукупністю в математичній статистиці називається множина однотипних об'єктів, кількісна чи якісна ознака яких підлягає вивченню. Підмножина об'єктів, дібраних у відповідний спосіб із генеральної сукупності, називається вибірковою сукупністю. Вважаємо, що ознака, яка вивчається, є випадковою величиною Х із функцією розподілу Результати вибірки розглядатимемо як послідовність незалежних однаково розподілених випадкових величин Закон розподілу для всіх визначається функцією Результати вибірки — реалізації випадкових величин — позначатимемо відповідно через Розмістивши ці числа в порядку зростання і записавши частоти з якими зустрічаються ці значення, дістанемо варіаційний, або статистичний, ряд:

...

Частоти

...

На підставі такого ряду можна побудувати статистичну функцію розподілу Якщо , то статистична функція розподілу збігається д теоретичної функції розподілу.

45) Дискретний статистичний розподіл вибірки

Перелік варіант варіаційного ряду і відповідних їм частот, або відносних частот, називають дискретним статистичним розподілом вибірки.

У табличній формі він має такий вигляд:

Дискретний статистичний розподіл вибірки можна подати емпіричною функцією F (x).

Емпірична функція F (x) та її властивості. Функція аргументу х, що визначає відносну частоту події X < x, тобто, називається емпіричною, або комулятою.

Тут n — обсяг вибірки;

nx — кількість варіант статистичного розподілу вибірки, значення яких менше за фіксовану варіанту х;

F (x) — називають ще функцією нагромадження відносних частот.

ВластивостіF (x):

1) 0  F (x) 1;

2) F(xmin) = 0, де xmin є найменшою варіантою варіаційного ряду;

3) , де xmax є найбільшою варіантою варіаційного ряду;

4) F(x) є неспадною функцією аргументу х, а саме: F(x2) F(x1) при x2 x1.

Loading...

 
 

Цікаве