|
Erlang Erlang-B va Erlang-C trafik tenglamalarini ishlab chiqqanda, ular taxminlar to'plami asosida ishlab chiqilgan. Ushbu taxminlar ko'p hollarda aniqdir; Biroq, tirbandlik juda yuqori bo'lgan taqdirda, Erlang tenglamalari qayta kiruvchi trafik tufayli talab qilinadigan davrlarning to'g'ri sonini aniq bashorat qila olmaydi. Bunga a yuqori zararli tizim, bu erda tirbandlik eng yuqori paytlarda ko'proq tirbandlikni keltirib chiqaradi. Bunday hollarda, birinchi navbatda, ko'plab yo'qotishlarni kamaytirish uchun qo'shimcha sxemalarni taqdim etish kerak. Ushbu choralar ko'rilgandan so'ng, tirbandlik o'rtacha darajaga qaytadi va keyinchalik Erlang tenglamalari yordamida haqiqatan ham aylananing qancha aylanishi kerakligini aniqlash mumkin.
Televizorga asoslangan reklama ma'lum bir vaqtda qo'ng'iroq qilish uchun ma'lum bir telefon raqamini e'lon qilishi kerak bo'lsa, bunday Yuqori yo'qotish tizimining rivojlanishiga olib keladigan misolning misoli bo'lishi mumkin. Bunday holda, ko'p odamlar bir vaqtning o'zida taqdim etilgan raqamga telefon qilishadi. Agar xizmat ko'rsatuvchi provayder ushbu to'satdan eng yuqori talabni qondirmagan bo'lsa, juda katta tirbandlik paydo bo'ladi va Erlang tenglamalarini ishlatib bo'lmaydi.
2.Pirson qonunlari
Pearsonning roziligi mezonlari yoki rozilik mezonlari {\displaystyle \ chi ^{2} {\displaystyle \ chi ^{2} (chi-kvadrat) - har bir toifaga kiradigan natijalarning yoki sifat ko'rsatkichlarining haqiqiy (o'rganish natijasida aniqlangan) o'rtasidagi farqlarning ahamiyatini baholashga imkon beruvchi noaniq usul. va o'rganilayotgan guruhlarda kutiladigan nazariy miqdor, adolatda, nol faraz. Oddiy qilib aytganda, usul ikki yoki undan ortiq nisbiy ko'rsatkichlar (chastotalar, ulushlar) o'rtasidagi farqlarning statistik ahamiyatini baholashga imkon beradi. Kuzatilgan namunaga tegishli bo'lgan gipotezani sinash uchun eng ko'p ishlatiladigan mezon {\displaystyle x_{1}, x_{2},...,x_{n}}x_{1},x_{2},...,x_{n} hajmi {\displaystyle n}n ba'zi nazariy tarqatish qonuni {\displaystyle f (x,\theta )}f (x,\theta ). Konjugatsiya jadvallarini tahlil qilish uchun chi-kvadrat mezonlari 1900 da Angliya matematik statistika asoschisi tomonidan ishlab chiqilgan va taklif qilingan
{\Displaystyle \chi ^{2}\chi ^{2} turi mezonlarini ishlatib, farazlarni sinab ko'rish jarayoni kuzatishlarni guruhlashni ta'minlaydi. Tasodifiy qiymatni aniqlash maydoni chegara nuqtalari bilan kesilmaydigan intervallarni {\displaystyle k}k ga bo'linadi
{\displaystyle x_{(0)},x_{(1)},...,x_{(k-1)},x_{(k)},}{\displaystyle x_{(0)},x_{(1)},...,x_{(k-1)},x_{(k)},}
bu erda {\displaystyle x_ {(0)}}x_ {(0)} - tasodifiy qiymatni aniqlash maydonining pastki yuzi; {\displaystyle x_ {(k)} x_ {(k)} - yuqori yuz.
Belgilangan bo'linishga muvofiq, {\displaystyle N_{i}}N_ {i} tanlangan qiymatlarni {\displaystyle i}i-intervalni va intervalni urish ehtimoli sonini hisoblang
{\displaystyle P_{i}(\theta )=F(x_{(i)},\theta )-F(x_{(i-1)},\theta ),}{\displaystyle P_{i}(\theta )=F(x_{(i)},\theta )-F(x_{(i-1)},\theta ),}
tarqatish funktsiyasi {\displaystyle f(x,\theta) bilan nazariy qonunga mos keladi.}{\displaystyle F(x,\theta ).}
S hu bilan birga
Oddiy gipotezani tekshirishda f(x, \theta )}f(x,\theta) va uning barcha parametrlari (ma'lum skalar yoki vektor parametri {\displaystyle\theta} \theta) qonun turi sifatida tanilgan. {\Displaystyle N_{i}/n} n_{i}/n {\displaystyle p_{i} (\theta)} P_ {\displaystyle P_ {\displaystyle N_ {\displaystyle \ chi ^{2} \ chi ^{2} turi rozilik mezonlarida ishlatiladigan statistik ma'lumotlar asosidamen(\theta ). Rozilik mezonlari statistikasi {\displaystyle \ chi ^{2}\chi ^{2} Pearson nisbati bilan belgilanadi
Oddiy gipotezani sinab ko'rishda, {\displaystyle n\to \infty }n\to \infty da chegarada ushbu statistika {\displaystyle \chi _{r}^{2} \ chi _{r} ^ {2}-{\displaystyle r=k -1}r = k-1 erkinlik darajasi, agar tasdiqlangan gipoteza to'g'ri bo'lsa {\displaystyle H_{0}}h_{0}. Zichlik {\displaystyle \ chi _ {r}^{2}\chi _{r} ^ {2} - gamma taqsimotining maxsus ishi bo'lgan tarqatish formulasi bilan tavsiflanadi
Testlangan gipoteza {\displaystyle H_{0}} {0} h_ {0} katta statistika qiymatlari bilan farq qiladi, agar namunada hisoblangan statistika qiymati {\displaystyle \ chi _ {n}^{2} {\displaystyle \ chi _ {n} ^ {2}} ko'proq tanqidiy qiymat {\displaystyle \chi _ {r, \ alpha } ^ {2},} {\displaystyle \ chi _ {r, \ alpha }^{2},}
Foydalanilgan adabiyotlar:
1. В.Е. Гмурман, Эҳтимоллар назарияси ва математик статистика, «Ўқитувчи», Тошкент, 1977 й.
2. A.S. Rasulov, G.M. Raimova, X.K. Sarimsakova, Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika, “O’zbekiston faylasuflari milliy jamiyati”, Toshkent, 2006 y
3. Sh.Q. Farmonov, R.M. Turg’unboyev, L.D. Sharipova, N.T. Parpiyeva, Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika, “Tafakkur-Bo’stoni”, Toshkent, 2012 y.
Do'stlaringiz bilan baham: |
