В бухгалтерии предприятия имеются два кассира, каждый из которых может обслужить в среднем 30 сотрудников в час. Поток сотрудников, получающих заработную плату, — простейший, с интенсивностью, равной 40 сотрудников в час. Очередь в кассе не ограничена. Дисциплина очереди не регламентирована. Время обслуживания подчинено экспоненциальному закону распределения. [c.113]
Кратко поясним, как осуществляется построение средних линий. Берется 5 последовательных свечей (включая последнюю закрывшуюся), находится среднее арифметическое их цены закрытия, и эта точка характеризует последнюю закрывшуюся свечу. Далее алгоритм повторяется (Рис. 1.5), но уже без первой свечи и т. д. Так осуществляется построение простой средней линии. Для повышения информативности выборки вводятся взвешивающие коэффициенты (kl>k2>k3>k4>k5) и получаются взвешенные средние линии. Если наиболее весомой должна быть свеча, ближайшая к текущей, то изменение коэффициентов осуществляется по экспоненциальному закону. В этом случае средние линии называются экспоненциальными. [c.13]
Поток событий однородные события неоднородные события регулярный поток событий поток без последействия ординарный поток пуассоновский поток стационарный поток пуассоновский стационарный (простейший) поток интенсивность (средняя плотность) потока потоки, сравнимые по интенсивности дискретная случайная величина Х(т), представляющая собой число событий, наступающих за временной промежуток т элемент вероятности наступления события непрерывная случайная величина Т, представляющая собой промежуток времени между двумя любыми соседними событиями потока показательный (экспоненциальный) закон распределения интегральная функция распределения дифференциальная функция распределения. [c.86]
Каждая компонента вектора меняется по закону простого экспоненциального сглаживания между нулем и единицей. Если вектор p(t — l) вероятностный, то все его компоненты должны быть неотрицательными, и их сумма должна быть равна 1. Значение оценки pk(t) есть результат экспоненциального сглаживания, и если распределение вероятностей наблюдений x(t) не меняется, то получаемые вероятности и будут действительными вероятностями k-ro события. Если существует достаточно длительная реализация процесса, то начальные оценки со временем перестанут оказывать влияние (будут достаточно взвешены ), и вектор сглаживания будет в среднем описывать вероятности и взаимно исключающих, и независимых событий. Значения компонент вектора u(t) представляют собой выборку с биномиальным распределением, поэтому дисперсии k-й компоненты будут pk (l — pk). Дисперсия оценок k-и вероятности определяется соотношением [c.20]
Для экспоненциального распределения принимают символ М, для любого (произвольного) распределения — символ G. Запись М М 3 означает, что входящий поток требований пуассоновский (простейший), время обслуживания распределено по экспоненциальному закону, в системе имеется три канала обслуживания. [c.316]
При условии простейшего потока требований и экспоненциального закона распределения времени обслуживания формулы для Мож принимают следующий вид [c.317]
Математические модели систем массового обслуживания, приводимые ниже, соответствуют уравнениям Колмогорова для стационарного режима работы системы (15.2) при условиях простейшего потока входящих требований и экспоненциального закона распределения времени обслуживания. [c.320]
Одноканальная СМО - ЭВМ, на которую поступают заявки (требования на расчеты). Поток заявок простейший со средним интервалом между заявками t — 10 мин. Время обслуживания распределено по экспоненциальному закону с математическим ожиданием t обсп = 8 мин. [c.117]
Смотреть главы в:
Как предсказывать крахи финансовых рынков -> Простой экспоненциальный закон