- •Лекция 1. Предмет теории вероятностей и математической статистики и их роль в экономике и менеджменте
- •Лекция 2. Аксиоматика теории вероятности Понятие случайного эксперимента.
- •Пространство элементарных событий.
- •Совместные и несовместные события.
- •Операции над событиями (сумма, разность, произведение).
- •Свойства операций над событиями.
- •Алгебра и сигма-алгебра событий.
- •Лекция 3. Методы определения вероятностей событий
- •Классическое определение вероятности события. Случаи равновероятных исходов.
- •Статистическое определение вероятности события. Случаи неравновероятных исходов.
- •Геометрические вероятности.
- •Аксиоматическое построение теории вероятностей.
- •Вероятностное пространство
- •Лекция 4. Основные теоремы теории вероятностей. Формула полной вероятности и формула Байеса Полная группа событий.
- •Условная вероятность.
- •Формула умножения вероятностей.
- •Формула сложения вероятностей.
- •Независимость событий.
- •Формула полной вероятности.
- •Формула Байеса
- •Основные понятия комбинаторики.
- •Правила суммы и произведения.
- •Лекция 5. Схема независимых испытаний Бернулли
- •Случай непостоянной вероятности появления события в опытах
- •Наивероятнейшее число наступления событий в схеме Бернулли.
- •Предельные теоремы для схемы Бернулли.
- •Теорема Пуассона.
- •Понятие потока событий.
- •Локальная теорема Муавра –Лапласа.
- •Интегральная (глобальная) теорема Муавра – Лапласа.
- •Лекция 6. Виды случайных величин и расчет вероятностей событий с использованием функций и плотностей распределения
- •Закон распределения дискретной случайной величины.
- •Функция распределения случайной величины и ее свойства.
- •Свойства функции распределения
- •Плотность распределения вероятностей.
- •Лекция 7. Основные параметры распределений одномерных случайных величин.
- •Математическое ожидание случайной величины
- •Свойства математического ожидания:
- •Дисперсия случайной величины и ее свойства.
- •Среднее квадратическое отклонение.
- •Лекция 8. Основные законы распределений случайных величин
- •Биномиальное распределение, его математическое ожидание и дисперсия.
- •Распределение Пуассона.
- •Геометрическое распределение
- •Гипергеометрическое распределение (урновая схема)
- •Равномерное распределение.
- •Показательное распределение.
- •Лекция 9. Нормальное распределение и его свойства
- •Свойства функции Гаусса.
- •Вероятность попадания нормальной случайной величины в заданный интервал.
- •Функция Лапласа и ее свойства.
- •О тклонение нормальной случайной величины от ее математического ожидания. Правило «трех сигм».
- •Лекция 10. Многомерные случайные величины
- •Закон распределения вероятностей двумерной случайной величины
- •Совместная функция распределения двух случайных величин
- •Свойства совместной функции распределения двух случайных величин
- •Плотность совместного распределения вероятностей непрерывной двумерной случайной величины
- •Свойства двумерной плотности вероятности
- •Независимые случайные величины
- •Для независимых случайных величин справедливы соотношения
- •Числовые характеристики системы двух случайных величин
- •Корреляционный момент
- •Коэффициент корреляции
- •Свойства коэффициента корреляции
- •Лекция 11. Предельные теоремы теории вероятностей.
- •Неравенство Чебышева
- •Теорема Чебышева.
- •Центральная предельная теорема.
- •Лекция 12. Выборочный метод анализа свойств генеральной совокупности.
- •Выборочный метод и его основные понятия. Случайная выборка и ее объем
- •Способы отбора
- •Вариационный ряд для дискретных и непрерывных случайных величин.
- •Полигон и гистограмма
- •Лекция 13. Понятие о статистических оценках случайных величин Эмпирическая функция распределения
- •Важнейшие свойства статистических оценок
- •Надежность и доверительный интервал.
- •Лекция 14. Доверительные интервалы для математического ожидания и дисперсии Доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии.
- •Доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения при неизвестной дисперсии
- •. Доверительный интервал для оценки среднего квадратического отклонения нормального распределения
- •Лекция 15. Проверка статистических гипотез.
- •Статистический критерий
- •Критическая область. Область принятия гипотезы. Критические точки.
- •Критерий согласия Пирсона о виде распределения.
- •Лекция 16. (уир) Понятие о регрессионном анализе
- •Понятие о регрессионном анализе
- •Выборочные уравнения регрессии.
- •Линейная регрессия
- •Множественная линейная регрессия
- •Нелинейная регрессия
- •Логарифмическая модель.
- •Обратная модель.
- •Степенная модель.
- •Показательная модель.
- •Лекция 17 (уир). Понятие о корреляционном анализе.
- •А. Парная корреляция
- •Б. Множественная корреляция
- •Лекция 18 (уир). Цепи Маркова с дискретным временем
- •Однородные цепи Маркова
- •Переходные вероятности. Матрица перехода.
- •Равенство Маркова
- •Лекция 19 (уир). Цепи Маркова с непрерывным временем.
- •Уравнения Колмогорова
- •Финальные вероятности состояний системы
- •Лекция 20 (уир). Системы массового обслуживания.
- •Расчет характеристик систем массового обслуживания Одноканальные модели а. Одноканальная модель с отказами
- •Б. Одноканальная модель с ожиданием
- •Многоканальные модели
Лекция 20 (уир). Системы массового обслуживания.
Марковский случайный процесс с непрерывным временем характерен для систем массового обслуживания (СМО).
Поступающие в случайные моменты времени в СМО заявки обслуживаются с помощью каналов обслуживания. Поступившее требование (заявка) присоединяется к имеющейся очереди. Канал выбирает требование из находящихся в очереди и после его обслуживания приступает к обслуживанию следующего. Цикл функционирования СМО повторяется многократно. Предполагается, что переход системы на обслуживание очередного требования происходит мгновенно, в случайные моменты времени.
Примерами СМО могут служить:
Посты технического обслуживания автомобилей;
Персональные компьютеры, обслуживающие поступающие заявки на решение задач;
Аудиторские фирмы;
Отделы налоговых инспекций, занимающиеся приемкой и проверкой текущей отчетности предприятий;
Телефонные станции и т.д.
Основными компонентами СМО любого вида являются:
Входной поток поступающих требований или заявок на обслуживание;
Дисциплина очереди;
Механизм обслуживания.
Входной поток требований. Для описания входного потока требований требуется задать вероятностный закон, определяющий последовательность поступления требований на обслуживание.
Дисциплина очереди определяет принцип, в соответствии с которым поступающие на вход требования подключаются из очереди к процедуре обслуживания, например:
Первым пришел – первый обслуживаешься;
Пришел последним – обслуживаешься первым;
Случайный отбор заявок;
Отбор заявок по критерию приоритетности;
Ограничение времени ожидания обслуживания (очередь с ограниченным временем ожидания или наличие “допустимой длины очереди”).
Механизм обслуживания определяется характеристиками самой процедуры обслуживания и структурой обслуживающей системы. К характеристикам процедуры обслуживания относятся: продолжительность процедуры обслуживания и количество требований, удовлетворенных в результате выполнения каждой такой процедуры. При аналитическом описании процедуры обслуживания используют понятие “вероятностное распределение времени обслуживания требований”.
Структура системы обслуживания определяется количеством и взаимным расположением каналов обслуживания (механизмов, приборов и т.п.). Система может иметь один или несколько каналов обслуживания (в случае нескольких каналов она способна обслуживать несколько требований одновременно).
Функциональные возможности любой СМО определяются:
вероятностным распределением моментов поступлений заявок;
вероятностным распределением времени продолжительности обслуживания;
конфигурацией обслуживающей системы (параллельное, последовательное или параллельно-последовательное обслуживание);
количеством и производительностью обслуживающих каналов;
дисциплиной очереди.
В качестве основных критериев эффективности функционирования СМО могут выступать:
вероятность немедленного обслуживания поступившей заявки;
вероятность отказа в обслуживании поступившей заявки;
относительная и абсолютная пропускная способность системы;
средний процент заявок, получивших отказ в обслуживании;
среднее время ожидания в очереди;
средняя длина очереди;
средний доход от функционирования системы в единицу времени и т.п.
Предметом теории массового обслуживания является установление зависимости между факторами, определяющими функциональные возможности СМО и эффективностью ее функционирования. В большинстве случаев все параметры, описывающие СМО, являются случайными величинами или функциями, поэтому эти системы относятся к стохастическим системам.
Случайный характер потока заявок и длительности обслуживания приводит к тому, что в СМО происходит случайный процесс. По характеру случайного процесса в СМО различают системы марковские и немарковские. В марковских системах входящий поток требований и выходящий поток обслуженных заявок являются пуассоновскими, что позволяет легко построить математическую модель СМО. В случае немарковских процессов требуется применение статистического моделирования и сложных численных методов, решаемых на ЭВМ.
Независимо от характера процесса в СМО различают их два основных вида:
системы с отказами, в которых заявка, поступившая в систему в момент, когда все каналы заняты, получает отказ и сразу же покидает очередь;
системы с ожиданием (очередью), в которых заявка, поступившая в момент, когда все каналы обслуживания заняты, становится в очередь и ждет, пока не освободится один из каналов.
СМО с ожиданием в свою очередь, делятся на системы с ограниченным и неограниченным ожиданием. В системах с ограниченным ожиданием может ограничиваться длина очереди или время пребывания в очереди.