Вероятностные функции

@PSN(X)

Интегральная функция распределения нормального закона. Стандартное нормальное распределение имеет среднее значение 0 и стандартное уклонение 1 («колоколообразная» кривая с центром в начале координат). Значение, возвращаемое функцией @PSN(X), равно площади под кривой слева от точки, имеющей координату X.

@PSL(X)

Единичная нормальная линейная функция потерь. @PSL(X) @PPL(A,X) возвращает ожидаемое значение величины MAX(0, Z-X), где Z – стандартная нормальная случайная величина. При моделировании материально – производственных запасов @PSL(X) показывает ожидаемое количество, на которое требование превосходит уровень X, если требование имеет стандартное нормальное распределение.

@PPS(A,X)

Функция распределения Пуассоновского закона. @PPS(A,X) возвращает значение вероятности события, состоящего в том, что Пуассоновская случайная величина примет значение, меньшее или равное X. Если X – не целое число, то @PPS(A,X) использует линейную интерполяцию при вычислении вероятности.

@PPL(A,X)

Линейная функция потерь для Пуассоновского распределения. @PPL(A,X) возвращает ожидаемое значение величины MAX(0, Z-X), где Z – Пуассоновская случайная величина со средним значением А.

@PBN(P,N,X)

Функция распределения Биномиального закона. @PBN(P,N,X) возвращает значение вероятности события, состоящего в том, что в выборке из N элементов, среди которых доля дефектных равна P, имеется не более X дефектных элементов. Если X – не целое число, то @PBN(P,N,X) использует линейную интерполяцию при вычислении вероятности.

@PHG(POP,G,N,X)

Функция распределения нормального закона. Пусть имеется популяция размера POP, среди которых G «хороших», и выборка размера N из этой популяции. @PHG(POP,G,N,X) возвращает значение вероятности того, что X или менее элементов в выборке являются «хорошими». Распространяется на нецелые значения POP,G,N, и X с помощью линейной интерполяции.

@PEL(A,X)

Эрланговская функция потерь (вероятность) для системы массового обслуживания с отказами с X обслуживающими аппаратами и входящей нагрузкой A. Результат, выдаваемый функцией @PEL(A,X), может быть интерпретирован как доля времени, когда все серверы заняты, или как доля требований, которые теряются из-за того, что все серверы заняты. Распространяется на нецелые значения X с помощью линейной интерполяции. Входящая нагрузка A определяется как ожидаемое число требований, прибывающих в единицу времени, умноженное на ожидаемое время обслуживания одного требования (среднее).

@PEB(A,X)

Эрланговская вероятность занятости для системы массового обслуживания с X обслуживающими аппаратами, бесконечной очередью и входящей нагрузкой A. Результат, выдаваемый функцией @PEL(A,X), может быть интерпретирован как доля времени, когда все серверы заняты, или как доля требований, которые должны ждать в очереди. Распространяется на нецелые значения X с помощью линейной интерполяции.

Входящая нагрузка A определяется как ожидаемое число требований, прибывающих в единицу времени, умноженное на ожидаемое время обслуживания одного требования.

@PFS(A,X,C)

Ожидаемое число требований, находящихся в системе массового обслуживания (в очереди или в процессе обслуживания) с конечным числом (пуассоновских) требований (заказчиков), с X параллельными обслуживающими аппаратами, с C заказчиками и предельной нагрузкой A. Распространяется на нецелые значения X и C с помощью линейной интерполяции.

A – число заказчиков, умноженное на среднее время обслуживания и деленное на среднее время обслуживания (ремонта).

@PFD(N,D,X)

Интегральная функция вероятности для F - распределения (Фишера) с N степенями свободы в числителе и D степенями свободы в знаменателе. Возвращает вероятность того, что случайная величина окажется меньше или равна X.

@PCX(N,X)

Интегральная функция вероятности для распределения хи –квадрат с N степенями свободы. Возвращает вероятность того, что случайная величина окажется меньше или равна X.

@PTD(N,X)

Интегральная функция вероятности для t- распределения (Стьюдента) с N степенями свободы. Возвращает вероятность того, что случайная величина окажется меньше или равна X.

@RAND(SEED)

Возвращает псевдо-случайные числа между 0 и 1, зависящие от числа, помещенного в поле SEED.

Дата добавления: 2015-11-16