Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ДО(КР2)-02.doc
Скачиваний:
1
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
2 Мб
Скачать
☆

2. Приклад вирішення задачі

2.1. Умови задачі

На протязі доби в приймально-відправний парк сортувальної станції прибуває в середньому поїздів. Інтервал прибуття є випадковою величиною, що розподілена за законом Ерланга з параметрами і .

Виконати графічним методом моделювання 50 інтервалів прибуття. Виконати статистичну обробку одержаних значень інтервалу. Число N прийняти згідно з завданням задачі №1 .

2.2. Рішення задачі

Графічне моделювання інтервалів прибуття поїздів. Інтегральна функція розподілу випадкової величини інтервалів прибуття поїздів при має вигляд (2.2). Математичне очікування інтервалів прибуття поїздів на станцію визначається за формулою:

. (2.10)

 хв.

За формулою (2.2) з кроком 10 хв. розраховуються значення функції розподілу ; при розрахунок здійснюється за виразом (2.3). Значення для та наведені в табл. 2.2.

Таблиця 2.2

Значення функції розподілу інтервалів прибуття поїздів на станцію

, хв

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

120

130

0,000

0,293

0,501

0,647

0,751

0,824

0,875

0,912

0,938

0,956

0,969

0,978

0,984

0,990

0,000

0,154

0,404

0,616

0,765

0,861

0,920

0,955

0,975

0,986

0,992

–

–

–

За даними табл. 2.2 будується графік інтегральної функції розподілу випадкової величини інтервалу прибуття (рис. 2.2). При виконанні контрольної роботи графік необхідно будувати на міліметрівці у масштабі: горизонтальному – 1 см – 10 хв; вертикальному – 1 см – 0,1 значення функції .

Р

1

ис. 2.2. Графічне моделювання випадкової величини інтервалів прибуття

Моделювання випадкових величин графічним методом виконується наступним чином (рис. 2.2). Із таблиці рівномірно розподілених випадкових чисел (табл. №1 Додатку до бланку завдання), потрібно вибрати чергове випадкове число (у прикладі, наведеному на рис. 2.2, ) і відкласти його на осі ординат. Далі необхідно провести лінію, яка паралельна осі абсцис, до перетину з графіком функції ; з точки перетину опустити вертикальну лінію на вісь абсцис та визначити відповідне значення випадкової величини (у прикладі  хв). Моделювання 50 інтервалів прибуття поїздів звелено в табл. 2.3; в кожній клітині цієї таблиці у чисельнику записується випадкове число , а в знаменнику – відповідний інтервал між поїздами .

Таблиця 2.3

Результати моделювання інтервалів прибуття поїздів

0,60

0,18

0,27

0,44

0,54

0,77

0,27

0,73

0,81

0,39

26

6

9

17

22

42

9

38

48

14

0,27

0,57

0,30

0,87

0,20

0,86

0,29

0,99

0,06

0,03

9

24

10

59

6

57

10

130

2

1

0,45

0,26

0,29

0,89

0,63

0,88

0,56

0,16

0,07

0,01

17

9

10

64

29

61

24

5

2

0

0,15

0,36

0,86

0,88

0,85

0,80

0,44

0,17

0,58

0,70

5

13

57

61

55

46

17

5

25

35

0,33

0,84

0,36

0,82

0,26

0,41

0,12

0,08

0,56

0,21

12

53

13

49

9

15

4

2

24

7

Побудова статистичного ряду випадкової величини. При статистичній обробці вибірок значень випадкових величини зазвичай будують статистичний ряд розподілу, в якому окремі значення випадкової величини групуються по розрядам. При цьому ширина розряду визначається за формулою:

, (2.11)

де , – відповідно, максимальне та мінімальне значення інтервалу у вибірці (прийняти );

– об’єм вибірки ( ).

Згідно з даними табл. 2.3  хв. Таким чином:

 хв.

Величина округлюється до цілого числа, відповідно, приймаємо  хв. Статистичний ряд випадкової величини наведено у табл. 2.4.

Таблиця 2.4