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 встанов...
Saved in:
| Published in: | Доповіді НАН України |
|---|---|
| Date: | 2016 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/104755 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862669698180579328 |
|---|---|
| author | Кузнєцов, І.М. |
| author_facet | Кузнєцов, І.М. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T15:28:42Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-104755 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1025-6415 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T15:28:42Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Кузнєцов, І.М. 2016-07-15T12:33:23Z 2016-07-15T12:33:23Z 2016 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/104755 519.872 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. uk Видавничий дім "Академперіодика" НАН України Доповіді НАН України Інформатика та кібернетика Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження Использование метода Монте-Карло для статистической проверки асимптотической нормальности стационарного распределения количества требований в системе GI/G/∞ в случае большой загрузки Application of the Monte-Carlo simulation for the statistical testing of the hypothesis that a steady-state distribution of the number of customers in the queueing system GI/G/∞ tends to the normal distribution in the case of heavy traffic Article published earlier |
| spellingShingle | 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 |
| title | Використання методу Монте-Карло для статистичної перевірки асимптотичної нормальності стаціонарного розподілу кількості вимог у системі GI/G/∞ у випадку великого завантаження |
| title_alt | Использование метода Монте-Карло для статистической проверки асимптотической нормальности стационарного распределения количества требований в системе GI/G/∞ в случае большой загрузки Application of the Monte-Carlo simulation for the statistical testing of the hypothesis that a steady-state distribution of the number of customers in the queueing system GI/G/∞ tends to the normal distribution in the case of heavy traffic |
| 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_short | 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 |
| topic | Інформатика та кібернетика |
| topic_facet | Інформатика та кібернетика |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/104755 |
| work_keys_str_mv | AT kuznêcovím vikoristannâmetodumontekarlodlâstatističnoíperevírkiasimptotičnoínormalʹnostístacíonarnogorozpodílukílʹkostívimogusistemígiguvipadkuvelikogozavantažennâ AT kuznêcovím ispolʹzovaniemetodamontekarlodlâstatističeskoiproverkiasimptotičeskoinormalʹnostistacionarnogoraspredeleniâkoličestvatrebovaniivsistemegigvslučaebolʹšoizagruzki AT kuznêcovím applicationofthemontecarlosimulationforthestatisticaltestingofthehypothesisthatasteadystatedistributionofthenumberofcustomersinthequeueingsystemgigtendstothenormaldistributioninthecaseofheavytraffic |