Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження
Розглядається система обслуговування GI/G/∞ в умовах великого завантаження. Для перевiрки гiпотези про асимптотично нормальний розподiл кiлькостi вимог у системi пропонується застосовувати статистичний пiдхiд, який грунтується на методi Монте-Карло. Використання χ²-критерiю дозволяє встановити мiнi...
Збережено в:
Видавець: | Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
---|---|
Дата: | 2016 |
Автор: | |
Формат: | Стаття |
Мова: | Ukrainian |
Опубліковано: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2016
|
Назва видання: | Доповіді НАН України |
Теми: | |
Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/104755 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Цитувати: | Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження / І.М. Кузнєцов // Доповіді Національної академії наук України. — 2016. — № 5. — С. 30-35. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. |
Репозиторії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraineid |
irk-123456789-104755 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
irk-123456789-1047552018-03-12T15:47:54Z Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження Кузнєцов, І.М. Інформатика та кібернетика Розглядається система обслуговування GI/G/∞ в умовах великого завантаження. Для перевiрки гiпотези про асимптотично нормальний розподiл кiлькостi вимог у системi пропонується застосовувати статистичний пiдхiд, який грунтується на методi Монте-Карло. Використання χ²-критерiю дозволяє встановити мiнiмальне завантаження системи, починаючи з якого статистичнi данi не суперечать цiй гiпотезi. Рассматривается система обслуживания GI/G/∞ в условиях большой загрузки. Для проверки гипотезы об асимптотически нормальном распределении количества требований в системе предлагается использовать статистический подход, основанный на методе Монте-Карло. Использование χ²-критерия позволяет установить минимальную загрузку системы, начиная с которой статистические данные не противоречат этой гипотезе. The queueing system GI/G/∞ in a heavy traffic is considered. A statistical testing of the hypothesis that a steady-state distribution of the number of customers tends to the normal distribution is proposed. The χ²-criterion enables us to determine a minimal load, from which the statistical data don’t contradict this hypothesis. 2016 Article Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження / І.М. Кузнєцов // Доповіді Національної академії наук України. — 2016. — № 5. — С. 30-35. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. 1025-6415 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/104755 519.872 uk Доповіді НАН України Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
collection |
DSpace DC |
language |
Ukrainian |
topic |
Інформатика та кібернетика Інформатика та кібернетика |
spellingShingle |
Інформатика та кібернетика Інформатика та кібернетика Кузнєцов, І.М. Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження Доповіді НАН України |
description |
Розглядається система обслуговування GI/G/∞ в умовах великого завантаження. Для
перевiрки гiпотези про асимптотично нормальний розподiл кiлькостi вимог у системi пропонується застосовувати статистичний пiдхiд, який грунтується на методi Монте-Карло. Використання χ²-критерiю дозволяє встановити мiнiмальне завантаження системи, починаючи з якого статистичнi данi не суперечать цiй гiпотезi. |
format |
Article |
author |
Кузнєцов, І.М. |
author_facet |
Кузнєцов, І.М. |
author_sort |
Кузнєцов, І.М. |
title |
Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження |
title_short |
Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження |
title_full |
Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження |
title_fullStr |
Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження |
title_full_unstemmed |
Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження |
title_sort |
використання методу монте-карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі gi/g/∞ у випадку великого завантаження |
publisher |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
publishDate |
2016 |
topic_facet |
Інформатика та кібернетика |
url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/104755 |
citation_txt |
Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження / І.М. Кузнєцов // Доповіді Національної академії наук України. — 2016. — № 5. — С. 30-35. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. |
series |
Доповіді НАН України |
work_keys_str_mv |
AT kuznêcovím vikoristannâmetodumontekarlodlâstatističnoíperevírkiasimptotičnoínormalʹnostístacíonarnogorozpodílukílʹkostívimogusistemígiguvipadkuvelikogozavantažennâ |
first_indexed |
2023-10-18T20:09:04Z |
last_indexed |
2023-10-18T20:09:04Z |
_version_ |
1796149106691801088 |