Kunna beräkna spärren i ett M/M/m*upptagetsystem. Känna till begreppet utnyttjning av en betjänare och beräkna den.
|
|
- Anna Danielsson
- för 7 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Övning 4 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna beräkna spärren i ett M/M/m*upptagetsystem. Kunna beräkna den medelantal upptagna betjänare i ett M/M/m*upptagetsystem. Känna till begreppet utnyttjning av en betjänare och beräkna den. Problem 1. Antag att vi har ett M/M/m*upptagetsystem. (a) Bestäm det minsta värde på m för vilket spärren är mindre än 1% för ρ = 5, 10 respektive 20. (b) Antag att man väljer vilken av de lediga betjänarna som ska användas av en kund helt slumpmässigt. Vad blir utnyttjningen av en betjänare i fallen ovan? 2. För ett M/M/10*upptagetsystem är ρ = 5. Låt p k vara sannolikheten att det finns k kunder i systemet. Beräkna p 10, p 9 och p Vi har två M/M/m*upptagetsystem, i bägge är medelbetjäningstiden = 1. För det ena är λ = 3 och för det andra är λ = 6. (a) Bestäm det minsta antal betjänare som behövs i vart och ett av systemen för att spärren ska vara mindre än 1%. Beräkna också utnyttjningen av betjänarna i dessa system. (b) Antag att ett M/M/m*upptagetsystem (med medelbetjäningstid 1) har ankomstintensiteten λ = 9, det vill säga summan av ankomstintensiteterna i uppgift a. Beräkna det minsta antal betjänare som behövs för att spärren ska vara mindre än 1%. Beräkna utnyttjningen av betjänarna. 4. Betrakta ett M/M/100*upptagetsystem med ρ = Låt som vanligt p k = sannolikheten att k betjänare är upptagna. Finn det värde på k för vilket p k är störst, det vill säga finn det troligaste antalet kunder i systemet. 5. Till ett kösystem med en betjänare kommer två olika slags kunder. Kunderna av typ 1 anländer med intensiteten λ 1. För dem fungerar systemet som ett M/M/1*upptagetsystem, det vill säga är betjänaren upptagen så spärras kunderna. Kunderna av typ 2 kommer med intensiteten λ 2. För dem fungerar systemet som ett M/M/1-system med oändligt stor kö. Bägge typerna av kunder har betjäningsintensiteten µ. (a) Rita tillståndsdiagram och bestäm p k = sannolikheten för k kunder i kösystemet. (b) Beräkna hur många kunder som i medeltal spärras per tidsenhet. 1
2 6. Betrakta ett upptagetsystem med två betjänare. Till systemet kommer kunder av två typer. Kunder av typ 1 kommer med intensiteten λ 1 och kan enbart betjänas av betjänare 1. Om betjänare 1 är upptagen så spärras de. Kunder av typ 2 kommer med intensiteten λ 2. De kan betjänas av både betjänare 1 och 2. Om båda betjänarna är lediga när en kund av typ 2 kommer så väljer kunden alltid betjänare 2, om betjänare 2 är upptagen och 1 ledig så väljer den betjänare 1. Betjäningsintensiteten är µ för alla kunder. Vi antar också att ankomsterna bildar Poissonprocesser och att betjäningstiderna är exponentialfördelade. (a) Definiera lämpliga tillstånd och rita tillståndsdiagram. (b) Antag att λ 1 = λ 2 = µ = 1. Beräkna utnyttjningen av betjänare 1 och betjänare 2. (c) Beräkna hur många kunder av typ 1 respektive typ 2 som i medeltal finns i systemet för de numeriska värdena i b ovan. 7. Ett upptagetsystem med m 1 har ankomstintensitet λ. Om en kund avvisas i detta system fortsätter den till ett annat upptagetsystem med m 2 betjänare. Antag att ankomsterna till det första systemet bildar en Poissonprocess och att betjäningstiderna är exponentialfördelade med samma medelvärde i båda systemen. Bestäm medelantal upptagna betjänare i det andra systemet. 8. Antag att vi har ett M/M/m*upptagetsystem med ankomstintensitet λ och betjäningsintensitet µ. Beräkna medeltiden från det att en spärrperiod slutar tills nästa spärrperiod börjar. Spärrperiod = tiden från det att systemet blir fullt tills det inte längre är fullt. Lösningar till övning 4 1. (a) Vi tittar i Erlangtabellerna som finns längst bak i läroboken. Vi ser att E 11 (5) < 0.01 och E 10 (5) > 0.01 E 18 (10) < 0.01 och E 17 (10) > 0.01 E 30 (20) < 0.01 och E 29 (20) > 0.01 Svaret är således 11, 18 respektive 30 betjänare (b) Utnyttjningen blir medelantal upptagna betjänare antal betjänare För de tre fallen ovan får vi 5(1 E 11 (5)) 11 10(1 E 18 (10)) 18 20(1 E 30 (20)) = ρ(1 E m(ρ)) m
3 2. Vi observerar först att p 10 = E 10 (5) = Värdet kan man slå upp i Erlangtabellerna längst bak i läroboken. För att beräkna p 9 och p 8 så använder vi att det vill säga p k = ρk /k! m i=0 ρ i i! = ρ k ρk 1 /(k 1)! = ρ k p k 1 m i=0 p k 1 = k ρ p k ρ i i! Nu får vi slutligen p 10 = p 9 = 10 5 p 10 = p 8 = 9 5 p 9 = (a) Erlangtabellerna ger att det behövs 8 betjänare i systemet som har λ = 3. Utnyttjningen blir då 3(1 E 8 (3)) För systemet som som har λ = 6 behövs 13 betjänare. utnyttjningen 6(1 E 13 (6)) Då blir (b) Om nu ett system i stället har λ = 9 så behövs det 17 betjänare vilket ger utnyttjningen 9(1 E 17 (9)) Vi vet att p k = ρk /k! 100 i=0 ρi /i! = ρ k p k 1 för k 0 Det innebär att följden p 0, p 1,..., p 100 kommer att vara ökande så länge ρ/k > 1 och därefter blir den minskande. I vårt fall antas det största värdet för p k när k = (a) Markovkedjan kommer att se ut så här: Tillståndsekvationerna blir (λ 1 + λ 2 )p 0 = µp 1 p 1 = λ 1 + λ 2 p 0 = (ρ 1 + ρ 2 )p 0 µ 3
4 λ 2 p 1 = µp 2 p 2 = λ 2 µ p 1 = (ρ 1 + ρ 2 )ρ 2 p 0 λ 2 p 2 = µp 3 p 3 = λ 2 µ p 2 = (ρ 1 + ρ 2 )ρ 2 2p 0 där ρ i = λ i /µ. Man ser enkelt att p k = (ρ 1 + ρ 2 )ρ k 1 2 p 0 för k 1 Vi använder att summan av alla sannolikheter måste vara = 1 för att bestämma p 0 1 = [ p k = p (ρ1 + ρ 2 ) + (ρ 1 + ρ 2 )ρ 2 + (ρ 1 + ρ 2 )ρ ] = k=0 [ = p (ρ1 + ρ 2 )(1 + ρ 2 + ρ ) ] ] 1 = p 0 [1 + (ρ 1 + ρ 2 ) 1 ρ 2 = p 0 1 ρ 2 Slutligen får vi p 0 = 1 ρ 2 p k = (ρ 1 + ρ 2 )ρ k 1 1 ρ 2 2 för k 1 (b) Det är bara kunder av typ 1 som spärras. När det finns en kund eller fler så spärras de. Ankomstintensiteten av typ 1-kunder är alltid densamma. Därför blir intensiteteten med vilken typ 1-kunder spärras λ 1 i=1 p i = λ 1 (1 p 0 ) = λ 1 ρ1 + ρ 2 Observera att detta gäller enbart då ρ 2 < 1. Om ρ 2 1 så gäller inte härledningen av p 0 i a-delen av uppgiften för då kan vi inte summera den oändliga serien i=1 Försök att fundera ut vad spärrsannolikheten blir om ρ 2 1. Svar finns på sista sidan i övningen. 6. (a) Vi definierar att tillstånd i, j = i kunder i betjänare 1 och j kunder i betjänare 2. Då ser tillståndsdiagrammet ut så här ρ i 2 4
5 (b) Vi ställer upp tillståndsekvationerna med hjälp av flöde-in flöde-utmetoden. Det ger (λ 1 + λ 2 )p 00 = µp 01 + µp 10 (µ + λ 2 )p 10 = λ 1 p 00 + µp 11 2µp 11 = (λ 1 + λ 2 )p 01 + λ 2 p 10 (λ 1 + λ 2 + µ)p 01 = λ 2 p 00 + µp 11 Sätter vi nu in λ 1 = λ 2 = µ = 1 så får vi Vilken har lösningarna 2p 00 = p 01 + p 10 2p 10 = p 00 + p 11 2p 11 = 2p 01 + p 10 3p 01 = p 00 + p 11 p 00 = 5t p 10 = 6t p 11 = 7t p 01 = 4t t är ett godtyckligt tal. För att bestämma t så utnyttjar vi att summan av alla sannolikheter ska vara = 1, vilket ger Således blir t( ) = 1 t = 1 p 00 = 5/ p 10 = 6/ p 11 = 7/ p 01 = 4/ Utnyttjningen av en betjänare är detsamma som sannolikheten att den är upptagen. Här får vi P (betjänare 1 är upptagen) = p 10 + p 11 = 13 5
6 P (betjänare 2 är upptagen) = p 01 + p 11 = 11 (c) Först beräknar vi λ eff för de två typerna av kunder och sedan använder vi Littles sats. Observera att medeltiden i systemet är samma som en medelbetjäningstid = 1/µ. För kunder av typ 1 får vi λ eff = λ 1 (p 00 + p 01 ) = 9 E(antal kunder av typ 1) = λ eff 1 µ = 9 För kunder av typ 2 får vi λ eff = λ 1 (p 00 + p 01 + p 10 ) = 15 E(antal kunder av typ 2) = λ eff 1 µ = Medelantal upptagna betjänare i hela systemet blir ρ(1 E m1+m 2 (ρ)) Medelantal upptagna betjänare i delsystem 1 blir ρ(1 E m1 (ρ)) Medelantal upptagna betjänare delsystem 2 blir skillnaden mellan medelantalet i hela systemet och medelantalet i delsystem 1 det vill säga ρ(1 E m1+m 2 (ρ)) ρ(1 E m1 (ρ)) 8. Antag att medellängden av en spärrperiod är S och att medeltiden mellan två spärrperioder är I. Det vi ska beräkna är alltså I. Spärrsannolikheten E m (ρ) är detsamma som andelen av tiden som alla betjänarna är upptagna. Det ger S S + I = E m(ρ) I = S(1 E m(ρ)) E m (ρ) För ett M/M/m*upptagetsystem så är medellängden av en spärrperiod detsamma som medeltiden som man tillbringar i sista tillståndet i Markovkedjan. I det tillståndet finns det en utpil som det står mµ på (se figur nedan). Medeltiden i ett sådant tillstånd är S = 1 mµ Slutligen får vi I = 1 E m(ρ) mµe m (ρ) 6
7 Svar på fråga till uppgift 5: Om ρ 2 1 så går antalet kunder av typ 2 i kösystemet mot oändligheten. Då är betjänaren alltid upptagen vilket innebär att kunder av typ 1 alltid spärras. Så deras spärrsannolikhet blir 1. 7
Kunna beräkna spärren i ett M/M/m*upptagetsystem.
Övning 5 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna beräkna spärren i ett M/M/m*upptagetsystem. Kunna beräkna den avverkade och erbjudna trafiken i ett M/M/m*upptagetsystem. Känna till enheten Erlang för
Läs merKunna beräkna P (spärr) för system med begränsat antal kunder och köplatser. Kunna beräkna medelantal upptagna betjänare.
Övning 5 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna beräkna P (spärr) för system med begränsat antal kunder och köplatser. Kunna beräkna λ eff. Kunna beräkna medelantal upptagna betjänare. Problem. Antag
Läs merKunna använda Littles sats för enkla räkningar på kösystem.
Övning 2 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna använda Littles sats för enkla räkningar på kösystem. Känna till begreppen ankomstintensitet, avgångsintensitet, medelavstånd mellan ankomster och medelbetjäningstid
Läs merKunna dra slutsatser om ett systems betjäningstider och antalet köplatser genom att tolka diagram.
Övning 3 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna dra slutsatser om ett systems betjäningstider och antalet köplatser genom att tolka diagram Kunna beräkna medeltid i systemet och spärrsannolikhet när
Läs merKunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät utan återkopplingar.
Övning 8 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät utan återkopplingar. Kunna beräkna medeltiden som en kund tillbringar i ett könät utan återkopplingar.
Läs merKunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät utan återkopplingar. I denna övning kallas ett kösystem som ingår i ett könät oftast nod.
Övning 7 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät utan återkopplingar. Kunna beräkna medeltiden som en kund tillbringar i ett könät utan återkopplingar.
Läs merKunna dra slutsatser om t ex ett systems betjäningstider och antalet köplatser genom att tolka diagram.
Övning 4 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna dra slutsatser om t ex ett systems betjäningstider och antalet köplatser genom att tolka diagram Kunna beräkna medeltid i systemet och spärrsannolikhet
Läs merKunna använda Littles sats för enkla räkningar på kösystem.
Övning 3 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna använda Littles sats för enkla räkningar på kösystem. Känna till begreppen ankomstintensitet, avgångsintensitet, medelavstånd mellan ankomster och medelbetjäningstid
Läs merFö relä sning 2, Kö system 2015
Fö relä sning 2, Kö system 2015 Vi ska börja titta på enskilda kösystem som ser ut på följande sätt: Det kan finnas en eller fler betjänare och bufferten kan vara ändlig eller oändlig. Om bufferten är
Läs mer2 Laborationsuppgifter, upptagetsystem
Laboration 2 i Kösystem Denna laboration behandlar upptagetsystem och könät. När man kommer till en uppgift som är markerad med en stjärna (*) är det tänkt att man ska visa sina resultat för handledaren
Läs merTiden i ett tillstånd
Föreläsning 3 I denna föreläsning ska vi behandla markovska kösystem som har ett begränsat antal buffertplatser och även ett begränsat antal kunder. För att kunna göra detta behöver man några resultat
Läs merTILLSTÅNDSGRAFEN. Slutligen erhålls den mycket viktiga så kallade Snittmetoden :
Föreläsning 3. TILLSTÅNDSGRAFEN Slutligen erhålls den mycket viktiga så kallade Snittmetoden :... Snittmetoden kommer vi flitigt att använda för att bestämma tillståndssannolikheterna! Exempel på beräkning
Läs merKunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät med återkopplingar. I denna övning kallas ett kösystem som ingår i ett könät oftast nod.
Övning 8 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät med återkopplingar. Kunna beräkna medeltiden som en kund tillbringar i ett könät med återkopplingar.
Läs mera) Använd samtal.mat för att beräkna antalet samtal som blir spärrade i de olika cellerna under den givna timmen.
Inlämningsuppgift Svaren lämnas in i kursfacket märkt TNK090 på plan 5 i Täppan, senast 2016-10-28. Alla svar ska motiveras, tankegången i lösningen förklaras och notation definieras. Uppgifterna utförs
Läs merM/M/m/K kösystem. M/M/m/K kösystem
Allmänt om KÖSYSTEM (=betjäningssystem). För att definiera ett kösystem måste vi ange ankomstrocessen ( dvs hur kunder ankommer till systemet) och betjäningsrocess (dvs hur lång tid det tar att betjäna
Läs merEtt M/M/1 betjäningssystem har följande egenskaper: 1. Systemet har en betjänare. Betjäningstiderna är exponentialfördelade med medelvärde 1 μ
M/M/ ösystem M/M/ ösystem Ett M/M/ betjäningssystem har följande egensaper:. Systemet har en betjänare. Betjäningstiderna är exponentialfördelade med medelvärde x =.. Kunder anommer enligt Poissonprocess
Läs merb) Vad är sannolikheten att personen somnar i lägenheten? (4 p) c) Hur många gånger förväntas personen byta rum? (4 p)
Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF904 MARKOVPROCESSER TISDAGEN DEN 9 JUNI 05 KL 4.00 9.00. Examinator: Boualem Djehiche tel. 790 78 75. Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling i Matematisk
Läs merMarkovprocesser SF1904
Markovprocesser SF1904 Johan Westerborn johawes@kth.se Föreläsning 6 Markovprocesser 9 Maj 2016 Johan Westerborn Markovprocesser (1) Föreläsning 6 Föreläsningsplan 1 Förra Föreläsningen 2 Johan Westerborn
Läs merFö relä sning 1, Kö system vä ren 2014
Fö relä sning 1, Kö system vä ren 2014 Här följer en mycket kort sammanfattning av det viktigaste i Föreläsning 1. Observera att dessa anteckningar inte kan ersätta läroboken, de är alltför kortfattade
Läs merTENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER TISDAGEN DEN 29 MAJ 2018 KL
Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF904 MARKOVPROCESSER TISDAGEN DEN 29 MAJ 208 KL 4.00 9.00. Examinator: Björn-Olof Skytt tel. 790 86 49 Kursansvarig: Björn-Olof Skytt tel. 790 86 49 Tillåtna hjälpmedel:
Läs merFö relä sning 1, Kö system 2015
Fö relä sning 1, Kö system 2015 Här följer en kort sammanfattning av det viktigaste i Föreläsning 1. Kolla kursens hemsida minst en gång per vecka. Övningar kommer att läggas ut där, skriv ut dem och ha
Läs merTENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 17 AUGUSTI 2018 KL
Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 17 AUGUSTI 2018 KL 8.00 13.00. Examinator: Björn-Olof Skytt tel. 790 86 49 Kursansvarig: Björn-Olof Skytt tel. 790 86 49 Tillåtna
Läs merKurs: HF1012 Matematisk statistik Lärare: Armin Halilovic
KONTROLLSKRIVNING Kurs: HF Matematisk statistik Lärare: Armin Halilovic Datum: 8 maj 9 Skrivtid: 8:-: Tillåtna hjälmedel: Miniräknare av vilken ty som helst och bifogade formelblad (sida ). Förbjudna hjälmedel:
Läs merKunna definiera laplacetransformen för en kontinuerlig stokastisk variabel. Kunna definiera z-transformen för en diskret stokastisk variabel.
Övning 2 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna definiera laplacetransformen för en kontinuerlig stokastisk variabel. Kunna definiera z-transformen för en diskret stokastisk variabel. Kunna beräkna
Läs merÖvning 1(a) Vad du ska kunna efter denna övning. Problem, nivå A. Redogöra för begreppen diskret och kontinuerlig stokastisk variabel.
Övning 1(a) Vad du ska kunna efter denna övning Redogöra för begreppen diskret och kontinuerlig stokastisk variabel. Definiera fördelningsfunktionen för en stokastisk variabel. Definiera frekvensfunktionen
Läs merMarkovprocesser SF1904
Markovprocesser SF1904 Johan Westerborn johawes@kth.se Föreläsning 5 Markovprocesser 24 April 2015 Johan Westerborn Markovprocesser (1) Föreläsning 5 Föreläsningsplan 1 Förra Föreläsningen 2 Poissonprocessen
Läs merMarkovprocesser SF1904
Markovprocesser SF1904 Johan Westerborn johawes@kth.se Föreläsning 5 Markovprocesser 2 Maj 2016 Johan Westerborn Markovprocesser (1) Föreläsning 5 Föreläsningsplan 1 Förra Föreläsningen 2 Poissonprocessen
Läs merPerformance QoS Köteori SNMP. Felsökning. Jens A Andersson (Maria Kihl) GET request GET response SET request TRAP MIB. Att mäta är att veta ping
Performance QoS Köteori Jens A Andersson (Maria Kihl) SNMP GET request GET response SET request TRAP MIB Management Information Base 2 Felsökning Att mäta är att veta ping icmp echo traceroute avlyssning
Läs merTENTAMEN I KOTEORI 20 dec 07 Ten2 i kursen HF1001 ( Tidigare kn 6H3012), KÖTEORI OCH MATEMATISK STATISTIK,
TENTAMEN I KOTEORI dec 7 Ten i ursen HF Tidigare n 6H), KÖTEORI OH MATEMATISK STATISTIK, och TEN i 6H7, Dataommuniation och nätver, ) Srivtid: :-7: Lärare: Armin Halilovic Kursod HF Hjälmedel: Miniränare
Läs merPerformance QoS Köteori. Jens A Andersson (Maria Kihl)
Performance QoS Köteori Jens A Andersson (Maria Kihl) Internet Består av ett antal sammankopplade nät som utbyter data enligt egna trafikavtal. Alla delnät som utgör Internet har en gemensam nämnare: Alla
Läs merStokastiska processer och simulering I 24 maj
STOCKHOLMS UNIVERSITET LÖSNINGAR MATEMATISKA INSTITUTIONEN Stokastiska processer och simulering I Avd. Matematisk statistik 24 maj 2016 Lösningar Stokastiska processer och simulering I 24 maj 2016 9 14
Läs merTENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 18 AUGUSTI 2017 KL
Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 8 AUGUSTI 207 KL 08.00 3.00. Examinator: Boualem Djehiche tel. 790 78 75 Kursansvarig: Björn-Olof Skytt tel. 790 86 49 Tillåtna hjälpmedel:
Läs merUr en kortlek på 52 kort väljer man ( utan återläggning och utan hänsyn till ordning) slumpvis 5 kort. Vad är sannolikheten för att få
Tentamen TEN, HF, aug 9 Matematisk statistik Kurskod HF Skrivtid: 8:-: Lärare och examinator : Armin Halilovic Hjälmedel: Bifogat formelhäfte ("Formler och tabeller i statistik ") och miniräknare av vilken
Läs merÖvning 1. Vad du ska kunna efter denna övning. Problem, nivå A
Övning 1 Vad du ska kunna efter denna övning Redogöra för begreppen diskret och kontinuerlig stokastisk variabel. Definiera fördelningsfunktionen för en stokastisk variabel. Definiera frekvensfunktionen
Läs meraug 2017 Kurskod HF1012 Halilovic internet. Betygsgränser: För (betyg Fx). Sida 1 av 13
Tentamen TEN, HF, aug 7 Matematisk statistik Kurskod HF Skrivtid: :-: Lärare och examinator : Armin Halilovic Hjälpmedel: Bifogat formelhäfte ("Formler och tabeller i statistik ") och miniräknare av vilken
Läs mer** a) Vilka värden ska vara istället för * och **? (1 p) b) Ange för de tre tillstånden vilket som svarar mot 0,1,2 i figuren.
Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 19 AUGUSTI 2016 KL 08.00 13.00. Examinator: Jimmy Olsson tel. 790 72 01. Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling i Matematisk
Läs merFördelningsfunktionen för en kontinuerlig stokastisk variabel. Täthetsfunktionen för en kontinuerlig och en diskret stokastisk variabel.
Övning 1 Vad du ska kunna efter denna övning Diskret och kontinuerlig stokastisk variabel. Fördelningsfunktionen för en kontinuerlig stokastisk variabel. Täthetsfunktionen för en kontinuerlig och en diskret
Läs merTentamen TEN1, HF1012, 29 maj Matematisk statistik Kurskod HF1012 Skrivtid: 14:00-18:00 Lärare och examinator : Armin Halilovic
Tentamen TEN, HF, 9 maj 9 Matematisk statistik Kurskod HF Skrivtid: 4:-8: Lärare och examinator : Armin Halilovic Hjälmedel: Bifogat formelhäfte ("Formler och tabeller i statistik ") och miniräknare av
Läs merKursombud sökes! Kursens syfte är att ge en introduktion till metoder för att förutsäga realtidsegenskaper hos betjäningssystem, i synnerhet för data- och telekommunikationssystem. Såväl enkla betjäningssystem,
Läs merStokastiska processer och simulering I 24 augusti
STOCKHOLMS UNIVERSITET LÖSNINGAR MATEMATISKA INSTITUTIONEN Stokastiska processer och simulering I Avd Matematisk statistik 24 augusti 2016 Lösningar Stokastiska processer och simulering I 24 augusti 2016
Läs merTentamen i Sannolikhetslära och statistik, TNK069, , kl 8 13.
LINKÖPINGS UNIVERSITET ITN, Campus Norrköping Univ lekt George Baravdish Tentamen i Sannolikhetslära och statistik, TNK69, 26--7, kl 8 3. Hjälpmedel är räknare med tömda minnen samt formelsamling utgiven
Läs merTAMS79: Föreläsning 10 Markovkedjor
TAMS79: Föreläsning 0 Markovkedjor Johan Thim december 08 0. Markovkedjor Vi ska nu betrakta en speciell tidsdiskret diskret stokastisk process, nämligen Markovkedjan. Vi börjar med en definition Definition.
Läs merTentamen i FMS180/MASC03 Markovprocesser
Matematisk statistik Matematikcentrum Lunds Universitet Tentamen i FMS80/MASC03 Markovprocesser 009-05-5 Lösningsförslag. Följande är en möjlighet. 6 5 3 4 Här är tillstånden, och 3 transienta, tillstånd
Läs merMarkovprocesser SF1904
Markovprocesser SF1904 Johan Westerborn johawes@kth.se Föreläsning 4 Markovprocesser 20 April 2015 Johan Westerborn Markovprocesser (1) Föreläsning 4 Föreläsningsplan 1 Förra Föreläsningen 2 Innbäddade
Läs merBlandade problem från elektro- och datateknik
Blandade problem från elektro- och datateknik Sannolikhetsteori (Kapitel 1-10) E1. En viss typ av elektroniska komponenter anses ha exponentialfördelade livslängder. Efter 3000 timmar brukar 90 % av komponenterna
Läs merStatistiska metoder för säkerhetsanalys
1 / 14 Statistiska metoder för säkerhetsanalys F2: Händelseströmmar och Poissonprocesser Definition Intensitet Exempel 2 / 14 Händelseström Händelsen A inträffar vid de okända tidpunkterna S 1, S 2,...
Läs merTentamen i matematisk statistik, TAMS15/TEN (4h)
LINKÖPINGS UNIVERSITET Kurskod: TAMS1 Matematiska institutionen Provkod: TEN1 Johan Thim Datum: 2018-12-42 Institution: MAI Tentamen i matematisk statistik, TAMS1/TEN1 2018-12-42 (4h Hjälpmedel är: miniräknare
Läs merINTRODUKTION TILL MARKOVKEDJOR av Göran Rundqvist, KTH
Läs detta först: INTRODUKTION TILL MARKOVKEDJOR av Göran Rundqvist, KTH Det här kompendiet är avsett som en introduktion till kompendiet av Enger och Grandell. Det är absolut inget fel på det officiella
Läs merMIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p
Uppvisat terminsräkning ( ) Ja ( ) Nej Inst. för teknisk ekonomi och logistik Avd. för Produktionsekonomi Jag tillåter att mitt tentamensresultat publiceras på Internet Ja Nej TENTAMEN: MIO0 OPTIMERING
Läs merFinns det över huvud taget anledning att förvänta sig något speciellt? Finns det en generell fördelning som beskriver en mätning?
När vi nu lärt oss olika sätt att karaktärisera en fördelning av mätvärden, kan vi börja fundera över vad vi förväntar oss t ex för fördelningen av mätdata när vi mätte längden av en parkeringsficka. Finns
Läs merModellering och kundprocessanalys av kösystem på Vapiano Sturegatan
EXAMENSARBETE INOM TEKNIK, GRUNDNIVÅ, 15 HP STOCKHOLM, SVERIGE 2016 Modellering och kundprocessanalys av kösystem på Vapiano Sturegatan YRR AHLKLO CARIN LIND KTH KUNGLIGA TEKNISKA HÖGSKOLAN SKOLAN FÖR
Läs merExtrauppgifter - Statistik
Extrauppgifter - Statistik Uppgifter 1. Den stokastiska variabeln Y t 10 ). Bestäm c så att P ( c < Y < c) = 2. Vid tillverkning av en viss sorts färg tillsätts färgpigmentet med hjälp av en doseringsapparat,
Läs merPoisson Drivna Processer, Hagelbrus
Kapitel 6 Poisson Drivna Processer, Hagelbrus Poissonprocessen (igen) Vi har använt Poissonprocessen en hel del som exempel. I den här föreläsningen kommer vi att titta närmare på den, och även andra processer
Läs merMIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p
Uppvisat terminsräkning ( ) Ja ( ) Nej Inst. för teknisk ekonomi och logistik Avd. för Produktionsekonomi Jag tillåter att mitt tentamensresultat publiceras på Internet Ja Nej TENTAMEN: MIO310 OPTIMERING
Läs merMIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p
Uppvisat terminsräkning ( ) Ja ( ) Nej Inst. för teknisk ekonomi och logistik Avd. för Produktionsekonomi Jag tillåter att mitt tentamensresultat publiceras på Internet Ja Nej TENTAMEN: MIO0 OPTIMERING
Läs merHändelsestyrd simulering. Inledning. Exempel
Lunds Tekniska Högskola Datavetenskap Lennart Andersson EDA061/F10 Uppgift 2010-09-13 Händelsestyrd simulering Inledning Du skall konstruera ett program som simulerar vad som händer när kunder kommer till
Läs merOptimering av ett patientflöde inom svensk veterinärvård
DEGREE PROJECT, IN APPLIED MATHEMATICS AND INDUSTRIAL ECONOMICS, FIRST LEVEL STOCKHOLM, SVERIGE 2015 Optimering av ett patientflöde inom svensk veterinärvård HANS DE GEER KKTH ROYAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Läs merOptimering av ett kösystem på IKEA Kungens Kurva
DEGREE PROJECT, IN APPLIED MATHEMATICS AND INDUSTRIAL ECONOMICS, FIRST LEVEL STOCKHOLM, SWEDEN 2015 Optimering av ett kösystem på IKEA Kungens Kurva PERSHENG BABAHEIDARI, MICHAELA JERNBECK KTH ROYAL INSTITUTE
Läs merMIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p
Uppvisat terminsräkning ( ) Ja ( ) Nej Inst. för teknisk ekonomi och logistik Avd. för Produktionsekonomi Jag tillåter att mitt tentamensresultat publiceras på Internet Ja Nej TENTAMEN: MIO310 OPTIMERING
Läs merP(X nk 1 = j k 1,..., X n0 = j 0 ) = j 1, X n0 = j 0 ) P(X n0 = j 0 ) = etc... P(X n0 = j 0 ) ... P(X n 1
Kaitel 1 Mer Markovkedjor Med att secificera en Markovkedja menar vi att man bestämmer övergångsmatrisen P. Detta säger ju allt om dynamiken för rocessen. Om vi dessutom vet hur kedjan startar, dvs startfördelningen
Läs merP(ξ > 1) = 1 P( 1) = 1 (P(ξ = 0)+P(ξ = 1)) = 1 0.34. ξ = 2ξ 1 3ξ 2
Lösningsförslag TMSB18 Matematisk statistik IL 101015 Tid: 12.00-17.00 Telefon: 101620, Examinator: F Abrahamsson 1. Varje dag levereras en last med 100 maskindetaljer till ett företag. Man tar då ett
Läs merMarkovprocesser SF1904
Markovprocesser SF1904 Johan Westerborn johawes@kth.se Föreläsning 3 Markovprocesser 16 April 2015 Johan Westerborn Markovprocesser (1) Föreläsning 3 Föreläsningsplan 1 Förra Föreläsningen 2 Markovprocesser
Läs merSekvensnät Som Du kommer ihåg
Sekvensnät Som Du kommer ihåg Designmetodik Grundläggande designmetodik för tillståndsmaskiner. 1. Analysera specifikationen för kretsen 2. Skapa tillståndsdiagram 3. Ställ upp tillståndstabellen 4. Minimera
Läs merVeckoblad 3. Kapitel 3 i Matematisk statistik, Dahlbom, U.
Veckoblad 3 Kapitel 3 i Matematisk statistik, Dahlbom, U. Poissonfördelningen: ξ är Po(λ) λ = genomsnittligt antal händelser i ett intervall. Sannolikhet: P(ξ = ) = e λ λ! Väntevärde: E(ξ) = λ Varians:
Läs merMarkovprocesser SF1904
Markovprocesser SF1904 Johan Westerborn johawes@kth.se Föreläsning 3 Markovprocesser 13 April 2016 Johan Westerborn Markovprocesser (1) Föreläsning 3 Föreläsningsplan 1 Förra Föreläsningen 2 Markovprocesser
Läs merIntroduktion till statistik för statsvetare
"Det finns inget så praktiskt som en bra teori" November 2011 Repetition Vad vi gjort hitills Vi har börjat med att studera olika typer av mätningar och sedan successivt tagit fram olika beskrivande mått
Läs merSimulering av ett Multi-skill callcenter Med varierande genomsnittlig betjäningstid beroende på agenters kunskapsnivå
Simulering av ett Multi-skill callcenter Med varierande genomsnittlig betjäningstid beroende på agenters kunskapsnivå Handledare: Johan Boye Filip Gaun Klippgatan 12c 171 47 Solna 076-650 76 33 lipgau@kth.se
Läs merFöreläsningsanteckningar köteori
Föreläsningsanteckningar köteori Fredrik Olsson, fredrik.olsson@iml.lth.se Produktionsekonomi, Lunds universitet 3 augusti 206 Dessa föreläsningsanteckningar utgör en delmängd av vad som tagits upp på
Läs merStat. teori gk, ht 2006, JW F7 STOKASTISKA VARIABLER (NCT 5.7) Ordlista till NCT
Stat. teori gk, ht 2006, JW F7 STOKASTISKA VARIABLER (NCT 5.7) Ordlista till NCT Jointly distributed Joint probability function Marginal probability function Conditional probability function Independence
Läs merχ 2, chi-två Test av anpassning: sannolikheter specificerade Data: n observationer klassificerade i K olika kategorier:
Stat. teori gk, ht 006, JW F1 χ -TEST (NCT 16.1-16.) Ordlista till NCT Goodness-of-fit-test χ, chi-square Test av anpassning χ, chi-två Test av anpassning: sannolikheter specificerade i förväg Data: n
Läs merFörsta sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan) Alla frågor som nns i uppgiftstexten är besvarade
HT 2011 Inlämningsuppgift 1 Statistisk teori med tillämpningar Instruktioner Ett av problemen A, B eller C tilldelas gruppen vid första övningstillfället. Rapporten ska lämnas in senast 29/9 kl 16.30.
Läs merEn vanlig uppgift är att bestämma max resp min för en trigonometrisk funktion och de x- värden för vilka dessa antas.
Max och min för trigonometriska funktioner En vanlig uppgift är att bestämma max resp min för en trigonometrisk funktion och de x- värden för vilka dessa antas. Ta t.ex y = 12 sin(3x-90) När man ska studera
Läs merÖvningsuppgifter kapitel 8
Inst. för Systemteknik Introduktion till programmering (SMD 180), 5 p Övningsuppgifter kapitel 8 1. Listor är en viktig datatyp i Python. Hur definierar kursboken lista? Vad kallas de värden som tillsammans
Läs mer1 Mätdata och statistik
Matematikcentrum Matematik NF Mätdata och statistik Betrakta frågeställningen Hur mycket väger en nyfödd bebis?. Frågan verkar naturlig, men samtidigt mycket svår att besvara. För att ge ett fullständigt
Läs merForskningsmetodik 2006 lektion 2
Forskningsmetodik 6 lektion Per Olof Hulth hulth@physto.se Slumpmässiga och systematiska mätfel Man skiljer på två typer av fel (osäkerheter) vid mätningar:.slumpmässiga fel Positiva fel lika vanliga som
Läs mer2 x dx = [ x ] 1 = 1 ( 1 (1 0.9) ) 100 = /
Föreläsning 5: Matstat AK för I, HT-8 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR I HT-8 FÖRELÄSNING 5: KAPITEL 4.6 7: SUMMOR, MAXIMA OCH ANDRA FUNKTIONER AV S.V. KAPITEL 5. : VÄNTEVÄRDEN, LÄGES- OCH SPRIDNINGSMÅTT EXEMPEL
Läs mer1.1 Diskret (Sannolikhets-)fördelning
Föreläsning III. Diskret (Sannolikhets-)fördelning Med diskret menas i matematik, att något antar ett ändligt antal värden eller uppräkneligt oändligt med värden e.vis {, 2, 3,...}. Med fördelning menas
Läs merTNSL011 Kvantitativ Logistik
TENTAMEN TNSL011 Kvantitativ Logistik Datum: 21 augusti 2012 Tid: 08:00 12:00 i SP71 Hjälpmedel: Hjälpmedel av alla slag, förutom kommunikationsutrustning (telefoner, datorer, och andra saker som kan ta
Läs merFinansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 3
Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 3 Kontinuerliga sannolikhetsfördelningar (LLL Kap 7 & 9) Department of Statistics (Gebrenegus Ghilagaber, PhD, Associate Professor) Financial Statistics
Läs merI den här datorövningen ser vi hur R kan utnyttjas för att kontrollera modellantaganden och beräkna konfidensintervall.
UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Måns Thulin Statistik för ingenjörer 1MS008 VT 2011 DATORÖVNING 2: SKATTNINGAR OCH KONFIDENSINTERVALL 1 Inledning I den här datorövningen ser vi hur R kan
Läs mer4.1 Grundläggande sannolikhetslära
4.1 Grundläggande sannolikhetslära När osäkerhet förekommer kan man aldrig uttala sig tvärsäkert. Istället använder vi sannolikheter, väntevärden, standardavvikelser osv. Sannolikhet är ett tal mellan
Läs merFöreläsning 8, FMSF45 Binomial- och Poissonfördelning, Poissonprocess
Repetition Binomial Poisson Stokastisk process Föreläsning 8, FMSF45 Binomial- och Poissonfördelning, Poissonprocess Stas Volkov 217-1-3 Stanislav Volkov s.volkov@maths.lth.se FMSF45 F8: Binomial- och
Läs merDATORÖVNING 2 MATEMATISK STATISTIK FÖR D, I, PI OCH FYSIKER; FMSF45 & MASB03. bli bekant med summor av stokastiska variabler.
LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK DATORÖVNING 2 MATEMATISK STATISTIK FÖR D, I, PI OCH FYSIKER; FMSF45 & MASB03 Syfte: Syftet med dagens laborationen är att du skall: få förståelse
Läs merIntroduktion till statistik för statsvetare
Stockholms universitet November 2011 Data på annat sätt - I Stolpdiagram Data på annat sätt - II Histogram För kvalitativa data som nominal- och ordinaldata infördes stapeldiagram. För kvantitativa data
Läs mer6-2 Medelvärde och median. Namn:
6-2 Medelvärde och median. Namn: Inledning Du har nu lärt dig en hel del om datainsamling och presentation av data i olika sorters diagram. I det här kapitlet skall du studera hur man kan karaktärisera
Läs merMatematisk statistik 9hp Föreläsning 7: Normalfördelning
Matematisk statistik 9hp Föreläsning 7: Normalfördelning Anna Lindgren 29+3 september 216 Anna Lindgren anna@maths.lth.se FMS12/MASB3 F7: normalfördelning 1/18 Kovarians, C(X, Y) Repetition Normalfördelning
Läs mer732G01/732G40 Grundläggande statistik (7.5hp)
732G01/732G40 Grundläggande statistik (7.5hp) 2 Grundläggande statistik, 7.5 hp Mål: Kursens mål är att den studerande ska tillägna sig en översikt över centrala begrepp och betraktelsesätt inom statistik.
Läs merMatematisk statistik KTH. Formel- och tabellsamling i Matematisk statistik, grundkurs
Matematisk statistik KTH Formel- och tabellsamling i Matematisk statistik, grundkurs Varterminen 2005 . Kombinatorik ( ) n = k n! k!(n k)!. Tolkning: ( n k mängd med n element. 2. Stokastiska variabler
Läs merMVE051/MSG Föreläsning 7
MVE051/MSG810 2016 Föreläsning 7 Petter Mostad Chalmers November 23, 2016 Överblick Deskriptiv statistik Grafiska sammanfattningar. Numeriska sammanfattningar. Estimering (skattning) Teori Några exempel
Läs merKap 2. Sannolikhetsteorins grunder
Kap 2. Sannolikhetsteorins grunder Olika händelser och deras mängbetäckningar Sats 2.7 Dragning utan återläggning av k element ur n (utan hänsyn till ordning) kan ske på ( n ) olika sätt k För två händelser
Läs merDemonstration av laboration 2, SF1901
KTH 29 November 2017 Laboration 2 Målet med dagens föreläsning är att repetera några viktiga begrepp från kursen och illustrera dem med hjälp av MATLAB. Laboration 2 har följande delar Fördelningsfunktion
Läs mere x/1000 för x 0 0 annars
VK Matematiska institutionen avd matematisk statistik TENTAMEN I 5B506 MATEMATISK STATISTIK GRUNDKURRS FÖR D OCH F, 5B504 MATEMATISK STATISTIK GRUNDKURS FÖR ÄLDRE OCH 5B50 MARKOVPROCESSER ONSDAGEN DEN
Läs merUtdrag ur TAMS15: Matematisk statistik I, grundkurs Extra kursmaterial för TAMS79
Utdrag ur TAMS5: Matematisk statistik I, grundkurs Extra kursmaterial för TAMS79 John M. Noble, Institute of Applied Mathematics, University of Warsaw, ul. Banacha, -97 Warszawa Revised: J. Thim ii Innehåll
Läs merMatematisk statistik för D, I, Π och Fysiker
Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker Föreläsning 9 Johan Lindström 16 oktober 2018 Johan Lindström - johanl@maths.lth.se FMSF45/MASB03 F9 1/26 Johan Lindström - johanl@maths.lth.se FMSF45/MASB03
Läs merExtrauppgifter i matematisk statistik
Extrauppgifter i matematisk statistik BT 2014 1. Mängden A är dubbelt så sannolik som B. Hur förhåller sig P(A B) till P(B A)? 2. Två händelser A och B har sannolikheter skilda från noll. (a) A och B är
Läs merResursplanering - att använda ledtider som parameter vid bemanning av företag i drift
EXAMENSARBETE INOM TEKNIK, GRUNDNIVÅ, 15 HP STOCKHOLM, SVERIGE 2016 Resursplanering - att använda ledtider som parameter vid bemanning av företag i drift SARA CEDELL REBECCA GRÜNBERGER KTH KUNGLIGA TEKNISKA
Läs merbli bekant med summor av stokastiska variabler.
LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK DATORÖVNING 2 MATEMATISK STATISTIK FÖR E FMSF20 Syfte: Syftet med dagens laborationen är att du skall: få förståelse för diskreta, bivariate
Läs merSF1901: Medelfel, felfortplantning
SF1901: Medelfel, felfortplantning Jan Grandell & Timo Koski 15.09.2011 Jan Grandell & Timo Koski () Matematisk statistik 15.09.2011 1 / 14 Felfortplantning Felfortplantning kallas propagation of error
Läs merUppdaterade uppgifter 1-10 till Krzysztofs häfte
Uppdaterade uppgifter 1-10 till Krzysztofs häfte Dessa uppgifter ersätter de tio uppgifterna som fanns i slutet av Krzysztofs häfte som tar upp teorin från föreläsning 8 inom kursen TNIU23. 1) Låt c för
Läs merLycka till!
Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I 5B1503 STATISTIK MED FÖRSÖKSPLANERING FÖR K OCH B MÅNDAGEN DEN 25 AUGUSTI 2003 KL 14.00 19.00. Examinator: Gunnar Englund, 790 7416. Tillåtna hjälpmedel: Formel- och
Läs mer