Различные законы распределения вероятности появления транзактов в модели

До сих пор, мы рассматривали случаи, в которых в которых транзакты вводились в модель через интервалы времени, которые являлись случайными числами и с равной вероятностью могли принимать любое значение, лежащее на интервале [ A-B, A+B ].

Для того, чтобы генерировать транзакты, которые будут поступать в модель через интервалы времени, подчиненные другому закону распределения, надо знать плотность распределения f(x), тогда:

ТЕОРЕМА:

Функция распределения случайной величины F(t) подчиняется равномерному закону распределения и лежит в пределах [ 0, 1 ).

Пусть f(x) - непрерывная функция распределения, тогда:

Следовательно, можно получить значение y, используя генератор случайных чисел. Можно протабулировать функцию

Для того, чтобы получить значение функции при других значениях l, надо умножить t на l.

Лекция № 4

Задание функций.

Функции задаются в описательных блоках.

Пр.: Рассмотрим примеры задания функций:

1. Непрерывная функция

EXP FUNCTION RN1,C3

.3,2/.6,5/1,8

0 1 2 3 4 5 6 7 8

.6

.3

2. Дискретная функция

EXP FUNCTION RN1,D3

.3,2/.6,5/1,8