Бережная_Матметоды моделирования эк cистем

Автокорреляция 180 Адекватность модели 180 Алгоритм симплекс-метода 216

—отыскания опорного плана 220, 224

—метода потенциалов 272 Анализ модели на чувствитель­

ность 208 Аппроксимация 156

Аппроксимирующая функция 168

Базисное решение задачи ли­ нейного программирования 215, 220

Базисные переменные 216 Биномиальное распределение 24

В

Вероятность перехода 44

—события 8

—состояния 43

—отказа в обслуживании заяв­ ки 88

Верхняя цена ифы 330 Весовой коэффициент прогноза

186 Виды регрессий 139

— корреляции 140 Входной поток требований 83

Выравнивание 167 Выбор математической модели

прогнозирования 179

Гамма-распределение 31 Гармонический фильтр 162 Гистограмма распределения 19,

38 Граф состояний 42, 47, 61

— автомобиля 63 Границы доверительного интер­

вала 185

д

Двойственная задача 238 Двойственные оценки 247 Дисперсия случайной величины

15 Дисциплины очереди 83

Дискретные законы распределе­ ния 24

Длина очереди 85 Доминируемая строка 332 Доминируемый столбец 332 Доминирующий столбец 332 Допустимое решение 220 Достаточность оценки 149

Задача об ассортименте продук­ ции 191

— об использовании мощностей оборудования 193

—минимизации дисбаланса на линии сборки 194

—о диете 196

—составление жидких смесей 197

—о раскрое или минимизации обрезков 198

Задачи анализа на чувствитель­ ность оптимального решения 247

—корреляционного анализа 141

—регрессионного анализа 141 Закон распределения 10, 24 Заявка на обслуживание (требо­

вание) 82

И

Ифа вида mxn 335

—с нулевой суммой 328

—конечная 328

—двух лиц 328

Интенсивность потока событий 49, 53

— перехода 48, 55 Интерполяция 141 Искусственные переменные 221

к

Качество модели 179 Классификация моделей массо­

вого обслуживания 85 Корреляция 140 Коэффициент автокорреляции

181

—асимметрии 182

—вариации 17

—детерминации 147

—корреляции 146

—множественной корреляции 147

—эксцесса 182

—эластичности 157 Комбинированный прогноз 186 Корреляционное отношение 147 Критерий Вальда 324

—Гурвица 326

—Дарбина-Уотсона 180

—Лапласа 322

—наиболее вероятного исхода 320

—ожидаемого значения 317

—предельного уровня 319

—«пиков» и «впадин» 181

—Стьюдента 154, 183

—Сэвиджа 325

—Фишера 155, 156

—хи-квадрат 35

—эффективности функциониро­ вания системы массового об­ служивания 85

м

Марковский процесс 42

— с дискретными состояниями 42

Марковские цепи 43, 48 Матрица переходных вероятно­

стей 44 Медиана случайной величины 15

Мера мультиколлинеарности 152 Метод динамик средних 64

—Монте-Карло 118

—авторегрессии 162

—аддитивной оптимизации 312

—наименьших квадратов 169

—потенциалов 272

—северо-западного угла 273

—экспоненциального сглажива­ ния 170

Механизм обслуживания 84 Многоканальная система массо­

вого обслуживания с отказами 97

— с ожиданием 101 Мода случайной величины 15 Модель Брауна 1г72

—замкнутой системы массового обслуживания 104

—«гармонический фильтр» 162 Моделирование случайных ве­

личин 121

—случайных событий 125

—случайных функций 128

—СМО с отказами 128 Мультиколлинеарность 151

н

Непрерывная цепь Маркова 48 Неопределенность 320 Непрерывные распределения

вероятностей 28 Несовместные события 6 Несмещенность оценки 149 Нижняя цена ифы 328 Нормальное распределение 28 Нормировочное условие 50 Нормализация критериев 313

О

Область допустимых решений 202

Общая дисперсия 147 Одноканальная СМО с отказа­

ми 86

— с ожиданием 89 Оптимальное решение 229 Ординарность потока событий

53 Остаточная дисперсия 147

Отбор главных факторов 151

— видов аппроксимирующей функции 168

Ошибка аппроксимации 157 Оценка точности 169

— математической модели про­ гноза 169

п

Параметр сглаживания 174 Плотность распределения 12

—вероятности перехода 48

—восстановления 132 Полигон распределения 19 Показательное распределение 32 Поток событий 48

Правило построения двойствен­ ной пары 238

Признаки оптимальности двой­ ственной пары 239

Простейший поток событий 53 Простейшая одноканальная мо­

дель 86 Процесс гибели и размножения

55 Пропускная способность систе­

мы 87-88 Процедура построения вариаци­

онного ряда 18 Прогноз 158 Прогнозирование 158

Пуассоновский поток событий 53

Равномерное распределение 33 Распределение Пуассона 26

— Эрланга 31 Регрессия 139

Регрессионный анализ 141 Риск 309 Решение задачи методом стати­

стического моделирования 120 RS-критерий 183

Ряд распределения 18

Свойства случайного потока со­ бытий 53

— вероятностей событий 8 Сглаживание 165 Седловая точка 331

Система дифференциальных уравнений 49, 64, 65

Симплекс-метод 215 Симплекс-таблица 216 Случайная величина 10

— функция 41 Событие 6

Состоятельность оценок 149 Средняя случайной величины 14

Среднее квадратическое откло­ нение 16

—линейное отклонение 184 Среднее число каналов, занятых

обслуживанием 106 Статус ресурсов 230 Стратегия игры 328

—смешанная 333

—чистая 329

Сумма событий 6

Таблица моделей прогноза 164 Теорема двойственности 241 Тренд 159 Транспортная задача 200, 270

—закрытая 271

—усложненная 278 Транспортная модель 271

Управляемые факторы 152 Уравнение Колмогорова 49 Условия существования финаль­

ных вероятностей 52

—неопределенности 308

—неотрицательности перемен­ ных 189

—риска 309

Условные вероятности 9 Установившееся состояние сис­

темы 49

Ф

Финальные вероятности состо­ яний 49, 51

Фильтрация исходного времен­ ного ряда 165

Функция распределения И

—восстановления 132

—гиперболическая 168

—квадратическая 168

~линейная 167

—регрессии 139

—степенная 168

—экспоненциальная 167

ц

Целевая функция 188 Ценность ресурса 230 Цена игры 329-330 Цепь Маркова 43, 48

— Маркова эргодическая 50

э

Экономическая интерпретация регрессионного анализа 157

Экстраполяция 141 Экспоненциальные средние 172 Элемент симплекс-таблицы раз­

решающий 217 Эргодический случайный про­

цесс 50 Эффективность оценок 149