【正文】 量的關(guān)聯(lián)性，更正確地把握問題的關(guān)鍵。 設(shè)定一個顯著性水平 α，當(dāng) 時， x、 y是顯著相關(guān)。：隨機變量服從指數(shù)分10HH令 k=8，則每個區(qū)間 p= 具有相等概率 ?2的檢驗 ipeaF iai ??? ? ?1)(kiipa i ,2,1,0)1l n (1 ????? ?五、輸入數(shù)據(jù)分析例題 [2] 29 ，計算得出：，已知 ??? kX???????????8765432107 5 5 0 ,6 7 2 5 ,5 9 4 2 ,5 9 0aaaaaaaaa五、輸入數(shù)據(jù)分析例題 [2] 30 分組區(qū)間 觀測頻度 Oi 期望頻度 Ei [0,) 19 [,) 10 [,) 3 [,) 6 [,) 1 [,) 1 [,) 4 [,∞) 6 合計 50 50 擬合優(yōu)良度檢驗2?iiiEEO 2)( ?五、輸入數(shù)據(jù)分析例題 [2] 31 計算出： ??611812??????? skf的自由度為：?在顯著性水平 α=，查表得出： 6, ??被拒絕。 ?2擬合度檢驗 式中， Oi是在第 i個分組區(qū)間的觀察頻數(shù)。要建立兩個變量的散布圖。1 一、輸入數(shù)據(jù)的收集 第八章 輸入數(shù)據(jù)分析 二、分布的識別 三、參數(shù)估計 四、擬合度檢驗 五、相關(guān)性分析 2 ?模型的輸入數(shù)據(jù)哪里來？ 輸入數(shù)據(jù)分析 3 生產(chǎn)仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性 生產(chǎn)模型的準(zhǔn)確建立 仿真數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性 輸入數(shù)據(jù)是仿真模型的動力 GIGO（ garbage in garbage out） 4 系統(tǒng)名稱 典型的輸入數(shù)據(jù) 排隊系統(tǒng) ? 顧客到達(dá)的間隔時間 ? 顧客被服務(wù)時間的分布 自動化物流系統(tǒng) ? 貨物到達(dá)間隔時間 ? 裝載時間 ? 卸載時間 生產(chǎn)系統(tǒng) ? 作業(yè)到達(dá)的間隔時間 ? 作業(yè)類型的概率 ? 每種作業(yè)每道工序服務(wù)時間的分布 可靠性系統(tǒng) ? 生產(chǎn)無故障作業(yè)時間 系統(tǒng)的仿真依靠這些原型系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)，缺乏這些數(shù)據(jù)的實驗和實驗值的提取，仿真也就毫無意義。通過統(tǒng)計方法確定相關(guān)的顯著性。 Oi = ni /n 16 可以證明： ?02近似服從具有自由度 f = ks1的 ?2分布。 02 5, H?? ???五、輸入數(shù)據(jù)分析例題 [2] 32 六、相關(guān)性分析 ? 系統(tǒng)運行過程中，隨機變量有多個，如激勵存在多種因素的影響；系統(tǒng)參數(shù)的變化等。 xxE SMSt 10???2,20 ?? ntt ?? ?21122 1 ?????????? ????niiniiixxxxxnxXxESxS 的自相關(guān)函數(shù)。需要進行相關(guān)性分析。 假設(shè)檢驗： H0：隨機變量 X服從參數(shù)是由參數(shù)估計給出的分布假設(shè) 。校核在相繼的時間周期里以及在相繼日子內(nèi)的一時間周期里的數(shù)據(jù)的均勻性。因此這是一個關(guān)鍵的、細(xì)致的工作。 針對仿真所收集的各個數(shù)據(jù)需要進行相關(guān)性檢驗。 0510152025012345678頻率1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25二、分布的識別 9 024681012頻率1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25x二、分布的識別 10 離散數(shù)據(jù) — 汽車數(shù)量 (p215) 11 連續(xù)數(shù)據(jù) — 電子元器件壽命 (p217) 12 三、參數(shù)估計 樣本均值和樣本方差 (p221) 1 ? 設(shè)某一個隨機過程 X，其 n個