Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
№1 (25).doc
Скачиваний:
6
Добавлен:
06.06.2015
Размер:
795.65 Кб
Скачать

3 Визначення закону розподілення інтервалів прибуття поїздів

Показники функціонування транспортних об’єктів залежать не тільки від параметрів вхідного потоку, а й від закону розподілення інтервалів між подіями у потоці. Для визначення закону розподілення випадкової величини не існує формальних методів, тому на практиці користуються евристичними методами. Їх зміст полягає у тому, що на базі статистичного матеріалу, наприклад гістограми, візуально визначається характер розподілення і висувається гіпотеза про можливий закон. Далі ця гіпотеза за допомогою формальних методів перевіряється і робиться відповідний висновок.

Розглянемо цю методику на прикладі визначення закону розподілення інтервалів прибуття поїздів за даними, приведеними в п.1 і 2. Враховуючи неперервний характер випадкової величини І та форму гістограми (рис.2), висуваємо гіпотезу про можливий закон розподілення – Ерланга з параметром К=2.

Щільність ймовірностей для цього закону (диференціальна функція розподілення) виражається формулою:

Для наочності та можливості візуального порівняння статистичного та теоретичного розподілень потрібно подати функцію у графічному вигляді. Для цього потрібно для будь-яких значень І розрахувати f(I) і побудувати графік відповідної функції. На практиці достатньо розрахувати f(I) на межах розрядів та екстремальних точках функції. Розрахунки f(I) належить подати в табличній формі (табл. 3).

Таблиця 3

За результатами розрахунків будується диференціальна функція f(I) закону Ерланга (рис.3).

Слід мати на увазі, що площа фігури, обмежена кривою f(I), як і гістограми, повинна становити одиницю. Якщо візуально видно, що ця площа значно менша або більша площі гістограми, потрібно заново, більш уважно, виконати розрахунки f(I).

Між графіками теоретичного закону f(I) і статистичного розподілення (гістограмою) завжди мають місце деякі розходження, які пов’язані з випадковими відхиленнями або невірним підбором теоретичного закону. Кількісна оцінка розходження теоретичного і статистичного розподілень може бути визначена з допомогою так званих критеріїв згоди, одним з яких є критерій Пірсона 2 (хі-квадрат).

Критерій Пірсона розраховується за формулою:

де nкількість спостережень;

с - кiлькiсть розрядiв статистичного ряду;

Pj - теоретична ймовiрнiсть влучання випадкової величини в окремий розряд статистичного ряду;

Вj - статистична ймовірність (частота) влучання випадкової величини в окремий розряд статистичного ряду.

За змістом теоретична ймовірність Pj являє собою площу, обмежену кривою f(I) у межах окремого, яка може бути визначна таким чином:

де a, b - значення випадкової величини лiвої (а) і правої (b) межi розряду;

F(I) - інтегральна функцiя розподiлення випадкової величини відповідного закону.

Функцiя F(I) закону Ерланга виражається формулою:

і для відповідних значень К має наступні вирази:

К=1

К=2

К=3

К=4

Розрахунки для кожного розряду статистичного ряду подаються у вигляді табл.4.

Таблиця 4

З використанням значень Bj та Pj кожного розряду виконують розрахунки елементів суми у формулі для визначення критерія Пірсона 2, які подаються у вигляді табл.5.

Таблиця 5

При загальній кількості спостережень n=100 і отриманій величині =0,1153 (табл.5) згідно з визначається Критерій Пірсона:

2=1000,1153=11,53

Теоретично обґрунтовано, що 2 є випадковою величиною з відповідним законом розподілення, для якого розраховані ймовірності Р(2) і приведені в спеціальних таблицях Р=f(2;r) [2] або 2= f(Р;r), фрагмент останньої подано в табл. 6.

В табл. 6 приведені значення з відповідними ймовірностями їх перевищенняР(2 >) у залежності від кількості степеней свободиr. Величини Р являють собою ймовірність того, що відхилення теоретичного і статистичного розподілень є чисто випадковим. При малій ймовірності (на практиці Р<0.1) відхилення не можна вважати випадковими. При Р>0.1 відхилення вважаються несуттєвими і ними можна нехтувати, тобто висунута гіпотеза про відповідний закон розподілення вважається дійсною.

Т

р

аблиця 6

P

r

r

0.95

0.90

0.80

0.70

0.50

0.30

0.20

0.10

0.05

4

0.711

1.064

1.649

2.20

3.36

4.88

5.99

7.78

9.49

5

1.145

1.610

2.34

3.00

4.35

6.06

7.29

9.24

11.07

6

1.635

2.20

3.07

3.83

5.35

7.23

8.56

10.64

12.59

7

2.17

2.83

3.82

4.67

6.35

8.38

9.80

12.02

14.07

8

2.73

3.49

4.59

5.53

7.34

9.52

11.03

13.36

15.51

Кількість степеней свободи визначається як:

r = с – S – 1

де S - кількість зв’язків теоретичного і статистичного розподілень;

с - кiлькість розрядiв статистичного ряду.

Під зв’язками розуміють параметри теоретичного розподілення, числові значення яких приймають зі статистичних даних. Наприклад, в закон Ерланга входять параметри М[І] та D[І], тобто S=2.

Для статистичного ряду, який має с= 8 розрядів знаходимо:

r = 8 – 2 – 1 = 5

По табл. 6 для Р=0.1 та r=5 маємо .

Таким чином, розрахункове значення 2 =11,53 більше від (11,53>9.24) і гіпотеза про розподіл випадкової величини інтервалу прибуття за законом Ерланга з параметром К=2 суперечить дослідним даним.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]