Имитационное моделирование бизнес-процессов компании
Курсовой проект - Менеджмент
Другие курсовые по предмету Менеджмент
ты
178,98467,83248,13228,54501,80122,63264,61279,30133,78230,70577,69681,99357,8683,00459,2258,07102,30574,81186,60594,14229,19460,82649,48150,68440,24190,09150,1447,12110,13668,13645,89290,07480,06531,46453,05354,0048,07584,1034,68605,83238,31625,40542,63473,13389,7226,19137,1111,82103,93167,4270,72567,89486,9277,70578,8926,64198,67668,09670,87545,66116,20599,10210,29117,46617,72196,71216,42452,75553,8491,9223,40230,24354,62315,46333,96341,13454,22433,06136,05613,18307,08218,06206,60152,26489,28442,7688,68661,68224,70563,15581,52383,67568,66405,23123,95560,72290,64158,6242,04552,73
Таблица 4 - количество инцидентов с сервером
2014121432304323110131043215215121211114120200012123200103011213102004214321311402111323333253244230
6. Идентификация законов распределения случайных величин
6.1 Проверка гипотезы о распределении случайной величины по показательному закону
Количество интервалов - 8
Количество параметров распределения - 1
Уровень значимости - 0,05
Число степеней свободы - 6
Таблица 5 - Эмпирическое распределение время между инцидентами
начало интервалаконец интервалачастотачастостьсередина интервалаотклонение от среднего№XiXi+1MiWiXiXi-Xв10,051,41520,520,73-1,9821,412,78260,262,10-0,6132,784,14100,13,460,7544,145,5170,074,832,1255,516,87006,193,4866,878,2430,037,564,8578,249,6010,018,926,2189,6010,9710,0110,297,58Итого:--1001--
Построим гистограмму эмпирического распределения время между инцидентами (рис. 3):
Рис. 3
Вычисление теоретических вероятностейпопадания в заданный интервал экспоненциально распределенной случайной величины (таблица 5):
Таблица 5
вероятностьтеоретические частоты-л*Xi-л*Xi+1e^(-л*Xi)e^(-л*Xi+1)PiMi(Mi-Mi)(Mi-Mi)/Mi-0,025-0,6970,9760,4980,47847,78417,7770,372-0,697-1,3700,4980,2540,24424,3842,6110,107-1,370-2,0430,2540,1300,12412,4435,9700,480-2,043-2,7160,1300,0660,0636,3500,4230,067-2,716-3,3880,0660,0340,0323,24010,5003,240-3,388-4,0610,0340,0170,0171,6541,8131,096-4,061-4,7340,0170,0090,0080,8440,0240,029-4,734-5,4070,0090,0040,0040,4310,3240,753----1--6,14
Примем в качестве оценки параметра ? показательного распределения величину, обратную средней выборочной:
.
? = 0,49
Выборочная средняя = 2,03
Среднее квадратическое отклонение ? = 2,04
Сравним и .
Вывод: так как <, то по данным наблюдений генеральная совокупность имеет экспоненциальный закон распределения.
6.2 Проверка гипотезы о распределении случайной величины по нормальному закону
Количество интервалов - 8
Количество параметров распределения - 2
Уровень значимости - 0,05
Число степеней свободы - 5
Таблица 6 - Эмпирическое распределение материальные затраты
начало интервалаконец интервалаэмпирические частотычастостьсередина интервалаотклонение от среднего№XiXi+1MiWiXiXi-Xв16,5291,2770,0748,90342,29291,27176,0290,09133,651202,843176,02260,78160,16218,403494,404260,78345,53190,19303,155759,865345,53430,28210,21387,908145,926430,28515,03130,13472,656144,477515,03599,78120,12557,406688,838599,78684,5330,03642,151926,46Итого:--1001--
Продолжение Таблицы 6 - Проверка статистической гипотезы о нормальном распределении СВ
ZiZi+1функция Лапласавероятноститеоретические частоты(Mi-Mi)/MiФ(Zi)Ф(Zi+1)PiMi=n*Pi-2,07576-1,543510,01895810,0613530260,0424,2394977,6203744-1,54351-1,011270,0613530,1559440980,0959,4591070,2107795-1,01127-0,479020,15594410,3159616080,16016,001753,066E-06-0,479020,0532250,31596160,5212235340,20520,526192,32926390,0532250,5854710,52122350,7208844440,20019,966091,06896770,5854711,1177170,72088440,8681561070,14714,727172,98310331,1177171,6499640,86815610,9505248010,0828,23686914,1611521,6499642,182210,95052480,9854529740,0353,4928170,2428689----1-3,98
Выборочная средняя = 337,05
Среднее квадратическое отклонение ? = 159,23
Сравним и .
Вывод: так как <, то по данным наблюдений генеральная совокупность имеет нормальный закон распределения.
Построим гистограмму эмпирического распределения материальные затраты (рис. 4):
Рис. 4
6.3 Проверка гипотезы о распределении случайной величины по закону Пуассона
Количество параметров распределения - 1
Уровень значимости - 0,05
Число степеней свободы - 4
Таблица 7 - Эмпирическое распределение количества потерянных клиентов
№ИнтервалЧастотаЧастностьЦентр интервалаСреднее выборочноеОтклонение от среднегоКвадрат отклоненияДисперсия10--0170,1700-1,833,350,5721--1300,3130-0,830,690,2132--2220,222440,170,030,0143--3180,183541,171,370,2554--4100,14402,174,710,4765--530,035153,1710,050,30Итого 1001831,8011
Среднеквадратическое отклонение - 1,34
Выборочное среднее - 1,83
Дисперсия - 1,8
Построим полигон эмпирического распределения количества потерянных клиентов (рис. 5):
Рис. 5
Вычисление вероятностей попадания в заданный интервал случайной величины, распределенной по закону Пуассона:
Таблица 8
№ЧастотаPiМi=N*PiМi-Мi(Мi-Мi)^2(Мi-Мi)^2/Мi1170,160413616,041360,9586430,9189970,0572892300,293556829,355680,6443170,4151450,0141423220,268604526,86045-4,8604523,623970,8795084180,163848716,384871,6151262,6086310,159215100,07496087,496082,503926,2696150,836386630,02743572,7435650,2564350,0657590,023968 100,000,98 хи-кв. набл.1,970503
кр
Гипотеза принимается, поскольку .
6.4 Проверка гипотезы о распределении случайной величины по закону Бернулли
Таблица 9 - Статистические данные для случайной величины проведение дополнительной диагностики (распределение Бернулли)
1010010101000101001010001000100000000100000010000001010001000000000000000100110001000110010100101000
P[1] = 26/100 = 0,26
P[0] = (100-26)/100 = 0,74
Вероятность того, что дополнительная диагностика будет проведена, равна 0,26, не будет - 0,74.
6.5 Результаты идентификации законов распределения случайных величин
Таблица 10
№СВЗакон распределенияПараметр распределения1количество инцидентов с оборудованиемНормальный а = 103,07 ? =13,032количество инцидентов с ИС Нормальныйа = 203,82 ? = 28,753количество инцидентов с ПОНормальныйа = 168,86 ? = 39,404 количество инцидентов с телекоммуникациями Нормальныйа = 67,86 ? = 9,675 количество инцидентов с БД Нормальныйа = 34,86 ? = 8,136 количество инцидентов с сервером Пуассонаa=1,837 время устранения инцидента Показательный? = 0,538 время между инцидентами Показательный0,499затраты на аутсорсинг Нормальныйа = 3567,12 ? = 275,5910провести доп. ДиагностикуБернуллиP=0,2611затраты на диагностикуНормальн?/p>