
- •Предположим, что поступающий поток вызовов является примитивным, который характеризуется переменным параметром λi, пропорциональным числу свободных источников (абонентов):
- •Таким образом, приходим к выводу, что наш поток по своим характеристика ближе к простейшему потоку, эта модель описывает его более точно, чем примитивный поток.
- •Для математической модели м/м/V:
- •Для математической модели м/d/V:
- •Решение
Решение
Эмпирические вероятности распределения числа вызовов рассчитываются по формуле
№ п/п |
ck |
nk |
|
1 |
0 |
0 |
0 |
2 |
1 |
4 |
0,04 |
3 |
2 |
8 |
0,08 |
4 |
3 |
14 |
0,14 |
5 |
4 |
17 |
0,17 |
6 |
5 |
18 |
0,18 |
7 |
6 |
15 |
0,15 |
8 |
7 |
10 |
0,1 |
9 |
8 |
7 |
0,07 |
10 |
9 |
4 |
0,04 |
11 |
10 |
2 |
0,02 |
12 |
11 |
1 |
0,01 |
13 |
12 |
0 |
0 |
14 |
- |
- |
- |
15 |
- |
- |
- |
|
|
100 |
1 |
Таблица 2. Эмпирические вероятности распределения числа вызовов
Среднее статистическое значение
,
где n – число интервалов наблюдения.
=
5,03
Значения вероятностей распределения Пуассона могут быть определены по справочным таблицам или рассчитаны по формуле
k |
ck |
Pk(t) |
1 |
0 |
0 |
2 |
1 |
0,1839397206 |
3 |
2 |
0,1804470443 |
4 |
3 |
0,1680313557 |
5 |
4 |
0,1562934519 |
6 |
5 |
0,1462228081 |
7 |
6 |
0,137676978 |
8 |
7 |
0,1303774322 |
9 |
8 |
0,1240769173 |
10 |
9 |
0,118580076 |
11 |
10 |
0,1137363961 |
12 |
11 |
0,1094298885 |
13 |
12 |
0,1055703835 |
14 |
- |
- |
15 |
- |
- |
Таблица 3. Значения вероятностей распределения Пуассона
Число степеней свободы для данной задаче определяется как
r = m – 2 = 13 – 2 = 11
Мера расхождения
54
Из таблицы P(r, 2) = 0,80