Основная идея метода Монте-Карло заключается...

Моделирование случайных событий и величин Имитационное моделирование - это численный метод исследования систем и процессов с помощью моделирующего алгоритма. Каждый раз, когда на ход моделируемого процесса оказывает влияние случайный фактор, его действие имитируется с помощью специально организованного розыгрыша жребия. Таким образом строится одна случайная реализация моделируемого явления, представляющая собой как бы один результат опыта. По одному опыту, конечно, нельзя судить о закономерностях изучаемого процесса. Но при большом числе реализации средние характеристики, вырабатываемые моделью, приобретают свойство устойчивости, которое усиливается с увеличением числа реализации. Бросание жребия можно осуществить вручную выбором из таблицы случайных чисел , но удобнее это делать с помощью специальных программ, входящих в состав программного обеспечения ЭВМ. Такие программы называют датчиками, или генераторами, случайных чисел.

Моделирование случайных величин с нормальным распределением

Тип случайной величины Параметр может принимать значения: Момент времени, Шаг повторения, Таймер. Примером события, для моделирования возникновения экземпляров которого в качестве типа случайной величины выбирается"Шаг повторения", может служить событие"Поступил звонок от клиента". Экземпляры этого события возникают через определенные интервалы времени в течение дня. Время задержки отсчитывается от момента перехода к модели события во время имитации.

Параметр является комплексным и предназначен для задания интервалов времени, в течение которых возникают экземпляры события Рис.

ная методика точной настройки бизнес-процессов, применяемая с целью руг которой группируются случайные величины. Ма- тематическое.

Транскрипт 1 Лабораторное занятие Идентификация законов распределения случайных величин Пусть в статистическом эксперименте доступна наблюдению случайная величина, распределение которой неизвестно полностью или частично. Тогда любое утверждение, касающееся называется статистической гипотезой. Гипотезы различают по виду предположений, содержащихся в них: Статистическая гипотеза, однозначно определяющая распределение , то есть : Статистическая гипотеза, утверждающая принадлежность распределения к некоторому семейству распределений, то есть вида : Статистической гипотезой называется любое предположение о виде или параметрах неизвестного закона распределения.

ошибка первого рода, имеет место, когда отвергается верная гипотеза; Проверка статистической гипотезы альтернативная гипотеза ошибка второго рода принимается неверная гипотеза. Результат применения критерия Верная гипотеза верно принята неверно принята ошибка второго рода неверно отвергнута верно отвергнута ошибка первого рода Как видно из вышеприведённого определения, ошибки первого и второго рода являются взаимно-симметричными, то есть если поменять местами гипотезы и , то ошибки первого рода превратятся в ошибки второго рода и наоборот.

Соответственно, альтернативная гипотеза обозначает противоположную ситуацию, которая обычно трактуется как менее вероятная, неординарная, требующая какой-либо реакции. Однако с этой величиной тесно связана другая, имеющая большое статистическое значение мощность критерия. Таким образом, чем выше мощность, тем меньше вероятность совершить ошибку второго рода.

Наиболее часто применяемые уровни значимости: Критерий согласия статистический критерий строгое математическое правило, по которому принимается или отвергается та или иная статистическая гипотеза с известным уровнем значимости.

В дальнейшем случайные величины в отличие от их возможных значений будем обозначать большими латинскими буквами , , Для иллюстрации аналитического задания распределения дискретной случайной величины воспользуемся условиями, для которых получена формула Бернулли, рассматривая в качестве число появления события А в этих испытаниях. Для нахождения закона распределения требуется определить возможные значения и их вероятности.

Очевидно, событие А в испытаниях может либо не появиться, либо появиться 1 раз, либо 2 раза,. Таким образом, возможные значения таковы: Эта формула и является аналитическим выражением искомого закона распределения.

случайные величины. Другими словами, в большинстве случаев заранее точно неизвестно, когда поступит очередная заявка и сколько.

В статье предложена методика построения сетевого плана бизнес-процессов стратегического развития промышленного предприятия. Приводится система расчета вероятности своевременного выполнения бизнес-процессов. Срок публикации - от 1 месяца. Особенностью процесса стратегического управления являются: Последовательность событий и работ позволяет подготовить контур будущей сетевой модели. Ранний и поздний срок выполнения бизнес-процессов определим методом усреднения. Метод усреднения широко применяется при анализе вероятностных сетей [3].

Случайные величины , предполагаются независимыми [4].

Бизнес-процесс

Случайная величина сопоставляется случайному событию. Понятие случайной величины играет важную роль в теории вероятностей. Если классическая теория вероятностей оперирует с событиями, то современная теория вероятностей и математическая статистика оперирует только со случайными величинами.

В случае бизнес-процессов измерение применяется для определения значений: математического ожидания соответствующей случайной величины;.

Выводы по второму разделу. Выводы по третьему разделу. Введение год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Богданова, Елена Александровна Актуальность работы. Функционирование компаний в условиях рыночной экономики ужесточило требования к задачам по совершенствованию управленческой деятельности на основе комплексной автоматизации управления всеми производственными, информационными и технологическими процессами.

Рыночная экономика требует от руководителей компаний оперативного принятия решений для обеспечения эффективной маркетинговой, финансово-кредитной, инвестиционной, хозяйственной деятельности организации. Это приводит к необходимости обеспечения лица, принимающего решения, своевременной, достоверной и полной информацией по всем вопросам деятельности организации, что, в свою очередь, невозможно без применения современных средств сбора, обработки, передачи и преобразования информации например, для планирования и обеспечения сбалансированного использования ресурсов компании, расчета и оценки результатов управленческих решений и.

Деятельность инфокоммуникационной компании ИКК протекает в условиях ужесточения конкурентной борьбы из-за роста количества альтернативных операторов, предоставляющих услуги по передаче информации; изменения ориентации инфокоммуникационных услуг; а также изменения собственно профиля клиентов. Все это подчеркивает актуальность и необходимость повышения качества предоставления инфокоммуникационных услуг, и необходимость формирования четко отлаженных процессов управления, обеспечивающих конкурентоспособность компании и способствующих ее повышению.

Помимо указанных факторов на деятельность лица, принимающего решения, и ИКК в целом значительное влияние оказывает необходимость учета случайных факторов, вносящих существенные коррективы в бизнес-процессы ИКК и, как следствие, влияющих на результирующие показатели. Наиболее важным бизнес-процессом исследуемой региональной ИКК -областным радиотелевизионным передающим центром ОРТПЦ является процесс предоставления услуг вещания, в частности, процесс эксплуатации технических средств.

1.Основные понятия случайной величины 1.1 Классификация случайных процессов. - презентация

Измерение параметров бизнес-процессов Лопатин В. Введение , система управления бизнес-процессами реализует стандартный алгоритм управления, включающий: Если, например, объектом управления является функционирование бизнес-процесса системы бизнес-процессов , то измеряются текущие значения параметров экземпляра бизнес-процесса системы бизнес-процессов , которые сравниваются со значениями аналогичных параметров шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов.

А если объектом управления является совершенствование бизнес-процесса системы бизнес-процессов , то измеряются значения параметров текущего шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов , которые сравниваются со значениями аналогичных параметров целевого шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов. При этом и в том, и в другом случае измеренная величина выявленных отклонений будет определять силу управляющих воздействий, которые будут генерироваться соответствующими субъектами управления для сведения отклонений к нулю.

Приведенные примеры говорят о важном значении, которое имеет измерение параметров отдельных бизнес-процессов и систем бизнес-процессов в целом при управлении бизнес-процессами.

Бизнес-портал для руководителей, менеджеров, маркетологов, экономистов и Распределения случайных величин и функции распределения. .. технологических процессов и в статистическом приемочном контроле по.

Измерение параметров бизнес-процессов Введение Как отмечалось ранее1, система управления бизнес-процессами реализует стандартный алгоритм управления, включающий: Если, например, объектом управления является функционирование бизнес-процесса системы бизнес-процессов , то измеряются текущие значения параметров экземпляра бизнес-процесса системы бизнес-процессов , которые сравниваются со значениями аналогичных параметров шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов.

А если объектом управления является совершенствование бизнес-процесса системы бизнес-процессов , то измеряются значения параметров текущего шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов , которые сравниваются со значениями аналогичных параметров целевого шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов. При этом и в том, и в другом случае измеренная величина выявленных отклонений будет определять силу управляющих воздействий, которые будут генерироваться соответствующими субъектами управления для сведения отклонений к нулю.

Приведенные примеры говорят о важном значении, которое имеет измерение параметров отдельных бизнес-процессов и систем бизнес-процессов в целом при управлении бизнес-процессами.

электронное портфолио

Другими словами, случайный процесс называется стационарным , если его вероятностные закономерности неизменны во времени. В противном случае, он называется нестационарным. Случайная функция называется стационарной в широком смысле, если её математическое ожидание и дисперсия постоянны, а АКФ зависит только от разности моментов времени, для которых взяты ординаты случайной функции.

бизнес-процессов, построение системы оперативного учета в разрезе ления случайной величины задается на основе производящих функций.

Название метода связано с названием города Монте-Карло, где в игорных домах казино играют в рулетку — одно из простейших устройств для получения случайных чисел, на использовании которых основан этот метод. ЭВМ позволяют легко получать так называемые псевдослучайные числа при решении задач их применяют вместо случайных чисел ; это привело к широкому внедрению метода во многие области науки и техники статистическая физика, теория массового обслуживания, теория игр и др.

Метод Монте-Карло используют для вычисления интегралов, в особенности многомерных, для решения систем алгебраических уравнений высокого порядка, для исследования различного рода сложных систем автоматического управления, экономических, биологических и т. Сущность метода Монте-Карло состоит в следующем: Для этого выбирают такую случайную величину , математическое ожидание которой а: Практически же поступают так: Поскольку метод Монте-Карло требует проведения большого числа испытаний, его часто называют методом статистических испытаний.

Теория этого метода указывает, как наиболее целесообразно выбрать случайную величину , как найти ее возможные значения. Изложим лишь некоторые способы разыгрывания случайных величин и укажем, как оценить допускаемую при этом ошибку.

15. Система случайных величин - bezbotvy

Узнай, как дерьмо в голове мешает тебе больше зарабатывать, и что ты лично можешь сделать, чтобы ликвидировать его полностью. Нажми тут чтобы прочитать!