Практикум по теории систем и системному анализу. Светлов Н.М. - 26 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

РГАУ-МСХА | Москва

Составители: 

Рубрика: 

51
Определить величину, которую с заданной вероятностью не превысит экс-
поненциально распределённое случайное значение, можно с помощью
формулы
=ГАММАОБР(Вероятность;1;Средняя),
где Вероятность — имя ячейки, содержащей требуемое значение веро-
ятности.
Источник: http://ru.wikipedia.org
Рис. 5. Графики экспоненциального распределения.
В программе MathCad те же вычисления могут быть выполнены с
помощью формул
dexp(Значение,1/Средняя)
,
,
pexp(Значение,1/Средняя)
,
qexp(Вероятность,1/Средняя)
52
где Значение, Средняя и Вероятность — имена соответствующих пе-
ременных.
Распределение Пуассона
Распределение Пуассона (рис. 6) является дискретным распределе-
нием, моделирующим число независимых событий, происходящих в тече-
ние заданного промежутка времени, если вероятность наступления каждо-
го из них в течение периода данной продолжительности одна и та же. Оно
тесно связано с экспоненциальным распределением, моделирующим дли-
тельность промежутков времени между такими событиями.
Источник: http://ru.wikipedia.org
Рис. 6. Полигоны распределения Пуассона.
Областью определения распределения Пуассона является множест-
во целых неотрицательных чисел. Если случайная величина принимает
дробные или отрицательные значения, её заведомо нельзя моделировать
распределением Пуассона. Характерным признаком применимости распре-
деления Пуассона в качестве модели случайной величины с заданным эм-
Определить величину, которую с заданной вероятностью не превысит экс-   где Значение, Средняя и Вероятность — имена соответствующих пе-
поненциально распределённое случайное значение, можно с помощью         ременных.
формулы
                                                                                Распределение Пуассона
                   =ГАММАОБР(Вероятность;1;Средняя),
                                                                               Распределение Пуассона (рис. 6) является дискретным распределе-
где Вероятность — имя ячейки, содержащей требуемое значение веро-       нием, моделирующим число независимых событий, происходящих в тече-
ятности.                                                                ние заданного промежутка времени, если вероятность наступления каждо-
                                                                        го из них в течение периода данной продолжительности одна и та же. Оно
                                                                        тесно связано с экспоненциальным распределением, моделирующим дли-
                                                                        тельность промежутков времени между такими событиями.




Источник: http://ru.wikipedia.org
              Рис. 5. Графики экспоненциального распределения.

     В программе MathCad те же вычисления могут быть выполнены с        Источник: http://ru.wikipedia.org
помощью формул                                                                             Рис. 6. Полигоны распределения Пуассона.
                          dexp(Значение,1/Средняя),
                                                                              Областью определения распределения Пуассона является множест-
                                                                        во целых неотрицательных чисел. Если случайная величина принимает
                          pexp(Значение,1/Средняя),
                                                                        дробные или отрицательные значения, её заведомо нельзя моделировать
                                                                        распределением Пуассона. Характерным признаком применимости распре-
                        qexp(Вероятность,1/Средняя),
                                                                        деления Пуассона в качестве модели случайной величины с заданным эм-



                                                                  51    52

Страницы