- •1. Системы массового обслуживания
- •1.1. Основные понятия смо
- •Классификация смо
- •Характеристики смо
- •Связи между основными характеристиками (формулы Литтла)
- •1.2. Потоки заявок
- •1.2.1. Простейший (пуассоновский) поток
- •1.2.2. Потоки Эрланга
- •Аппроксимация произвольного потока заявок потоком Эрланга
- •1.2.3. Верификация потоков заявок
- •Критерий Пирсона
- •Критерий Колмогорова
- •Расчеты для проверки гипотезы по критерию Колмогорова
- •1.3. Марковские процессы
- •1.3.1. Марковские процессы с дискретными состояниями и дискретным временем перехода
- •1.3.2. Марковские процессы с дискретными состояниями и непрерывным временем перехода
- •1.3.3. Процессы гибели и размножения
- •1.4. Пуассоновские смо
- •1.4.1. Одноканальные пуассоновские смо
- •1.4.2. Многоканальные пуассоновские смо
- •1.4.3. Смо с взаимопомощью каналов
- •Смо без очереди
- •С мо с неограниченной очередью
- •Смо с ограниченной очередью
- •1.4.4. Смо самообслуживания
- •1.4.5. Замкнутые смо
- •Одноканальные замкнутые смо
- •Многоканальные замкнутые смо
- •1.4.6. Многофазные смо
- •Многофазные смо без потерь
- •Многофазные смо без очереди
- •1.5. Пуассоновские сети смо
- •1.5.1. Ациклические сети смо
- •1.5.2. Циклические сети смо
- •1.6. Непуассоновские смо
- •1.6.1. Анализ непуассоновских смо методом Эрланга
- •1.6.2. Анализ непуассоновских смо методом вложенных цепей Маркова
- •1.7. Смо с приоритетами
- •1.7.1. Одноканальные смо с приоритетами
- •1.7.2. Многоканальные смо с приоритетами
- •1.8. Оптимизация параметров смо
- •Задача оптимальной интенсивности обслуживания в одноканальной смо с бесконечной очередью
- •Задача оптимальной интенсивности в одноканальной смо без очереди
- •Задачи оптимизации параметров многоканальной смо
- •Задачи оптимизации смо по нескольким параметрам
Критерий Пирсона
, (число степеней свободы).
.
– уровень значимости (вероятность ошибки второго рода).
(распределение Пирсона приведено в приложении 1).
Сравниваем и . Если расчетное больше табличного, то распределение не пуассоновское, но мы ошибаемся с вероятностью . Если расчетное меньше табличного, то не можем отвергнуть гипотезу, что это пуассоновское распределение.
Чем меньше , тем с большей уверенностью мы можем говорить, что это пуассоновское распределение.
Критерий Пирсона позволяет отвергнуть выдвинутую гипотезу, но не дает ответ, что это именно пуассоновское распределение.
Рассмотрим еще один критерий согласия.
Критерий Колмогорова
Для проверки гипотезы необходимо заполнить табл. 1.3.
Таблица 1.3
Расчеты для проверки гипотезы по критерию Колмогорова
n |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5-6 |
|
0,083 |
0,342 |
0,675 |
0,844 |
0,925 |
1,0 |
|
0,110 |
0,352 |
0,619 |
0,814 |
0,924 |
1,0 |
|
0,027 |
0,010 |
0,056 |
0,030 |
0,001 |
0,0 |
– функция распределения, полученная из экспериментальных данных;
– теоретическая функция распределения, соответствующая пуассоновскому распределению:
, и т.д.
, , .
– максимальное отклонение теоретической и экспериментальной функций распределения.
Статистика для проверки гипотезы рассчитывается по формуле: , в нашем примере .
В приложении 2 приведено распределение Колмогорова. – вероятность того, что расхождение между теоретическим и экспериментальным произошло из-за случайных факторов.
Для рассматриваемого примера , т.е. с вероятностью 0,850 экспериментальное распределение расходится с пуассоновским из-за случайных факторов.
Вопросы и задания
Какие свойства характерны для пуассоновских потоков?
Какие операции можно производить над пуассоновскими потоками, чтобы результирующие потоки тоже были пуассоновскими?
Докажите, что в результате суперпозиции двух и более пуассоновских потоков заявок результирующий поток будет тоже пуассоновский.
Какой поток описывают потоки Эрланга при стремлении их порядка к бесконечности?
Для ответа на какие вопросы следует использовать критерий Колмогорова и на какие – критерий Пирсона?
При исследовании потока заявок регистрировалось количество заявок, поступающих каждый час. В результате наблюдений в течение 100 ч получили следующие данные:
Число заявок в час |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
Кол-во наблюдений |
8 |
14 |
36 |
17 |
10 |
8 |
7 |
Используя критерии Пирсона и Колмогорова проверить гипотезу о том, что поток заявок является Пуассоновским потоком.