ЛР 3 / lab3

import numpy as np
import scipy.stats as st
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import math
import time


def main():
    start_time = time.time()

    mass_N = np.array([]) # размер выборки
    mass_lambda = np.array([]) # интенсивность потока
    mass_v = np.array([]) # коэффициента вариации

    N = 10
    lamda_old, v_old = 999999, 999999

    k = 1  # порядок эрланговского потока
    o = 9  # параметр интенсивности потока
    scale = 1/o

    while True == True:
        u = []
        for i in range(N):
            result = 0
            for j in range(k):
                result += -math.log(random.random()) * scale
            u.append(result)

        m = np.mean(u)
        Q = np.std(u)

        lamda_new = 1/m
        v_new = Q/m # коэффициент вариации

        if abs((lamda_new - lamda_old)/lamda_old) > 0.01 or abs((v_new - v_old) / v_old) > 0.01:
            lamda_old = lamda_new
            v_old = v_new
            N = 2 * N
        else:
            lamd = lamda_new
            v = v_new
            break

        mass_N = np.append(mass_N, N)
        mass_lambda = np.append(mass_lambda, lamda_new)
        mass_v = np.append(mass_v, v_new)
    print('Массив значений коэффициента вариации', mass_v)
    print('Массив значений интенсивности потока', mass_lambda)
    print('Время работы программы:', time.time() - start_time)

     # График закона распределения интервала
    plt.figure(1)
    x = np.linspace(0, 1, 100)
    pdf = ((pow(o, k) * pow(x, k-1) * np.exp(-o * x)) / math.factorial(k-1))/10
    plt.plot(x, pdf)
    plt.title('График закона распределения интервалов')
    plt.xlabel('Интервал между событиями')
    plt.ylabel('Плотность вероятности')
    plt.legend()
    plt.show()

    # график интенсивности потока
    plt.figure(2)
    plt.plot(mass_N, mass_lambda)
    plt.axhline((1/(k/o)), lw=4, alpha=0.5, color='orange')
    plt.title("График зависимости коэффициента вариации от интенсивности потока")
    plt.xlabel('Размер выборки N')
    plt.ylabel('Интенсивность потока')
    plt.show()

    # график коэф. вариации
    plt.figure(3)
    plt.plot(mass_N, mass_v)
    plt.axhline(np.sqrt(k / (o ** 2)) / (k / o), lw=4, alpha=0.5, color='orange')
    plt.title("График зависимости коэффициента вариации от размера выборки")
    plt.xlabel('Размер выборки N')
    plt.ylabel('Коэффициент вариации')
    plt.show()

main()