![]()
|
|||
Какой выигрыш в точности определения мат. ожидания интересующей нас величины дело бы применение антитичнского метода понижения дисперсии, если бы отклики а параллельных подсчетах оказались независмыми?. Формула Поллачека-Хинчина
Это способ получения решения на математической модели
Распределение статистики критерия не зависит от вида предполагаемого распределения
Применимо, если предполагаемая функция распределения непрерывна Возникает в пределе больших n
В статистике критерия суммирование идёт по интервалам Применим при большом числе элементов выборки 5. Статистика критерия
SL = 1 – Фr-1 (h2 ) = 1-P{
Кортеж случаен – означает, что он есть реализация выборки
При большом числе элементов кортежа, число серий имеет распределение близкое к нормальному
период последовательности всегда не больше длины отрезка апериодичности
7 Генерация псевдаслучайных чисел с показательным распредилением с параметром λ. Хn - псевдаслучайные числа , равномерно распределенные на U[0,1] мы ожидаем от псевдаслучайных чисел: - равномерность, тоесть согласие с распределением U - случайность
Если исходное псевдослучайное число попадает в интервал от
Используются исходные псевдослучайные числа с равномерным распределением
Погрешность обратно пропорциональна
Смысл её в том, что фактическая ошибка по абсолютной величине может быть больше её или меньше с одинаковой вероятностью
Часто накрытия истинного значения не изменится Станет уже
Алгоритм и протяжённость
Определяется момент ближайшего события
Иногда приходится составлять список активностей, готовых к инициализации, несколько раз, при одном и том же системном времени
Часто проводится на основании дедуктивно найденных результатов Должна делаться всегда
Часто проводится как проверка гипотез о равенстве математических ожиданий
При том же числе прогонов обеспечивает уменьшение дисперсии минимум в два раза В принципе, может дать точный результат для математического ожидания выходной величины
19/2 Какой выигрыш в точности определения мат. ожидания интересующей нас величины дело бы применение антитичнского метода понижения дисперсии, если бы отклики а параллельных подсчетах оказались независмыми? MУ=MYв=
Формула Эрланга относится к ней
Средняя длина очереди в стационарном режиме равна
При известном настоящем состоянии процесса, будущее его не зависит от прошлого.
Переходные вероятности зависят только от разности времен
Являются линейными уравнениями
Среднее число занятых каналов равно
(интенсивность потока)*(время пребывания)=(число во множестве)
Доля потерянных заявок равна 29. Формула Поллачека-Хинчина
Применима для СМО (M|G|1|бесконечность)
|
|||
|