物流仿真第3講輸入數(shù)據(jù)的分析-在線瀏覽
2025-07-14 11:39本頁面
【正文】 響系統(tǒng)的關(guān)鍵因素。為此可以事先設(shè)計好調(diào)研表格，并注意不斷完善和修改調(diào)研方式，使收集的數(shù)據(jù)更符合仿真對象的數(shù)據(jù)需要。然而系統(tǒng)仿真是一項專業(yè)性很強(qiáng)的工作，要正確認(rèn)識“仿真”的含義，抓住仿真研究的關(guān)鍵，避免求全、求精。 針對仿真所收集的各個數(shù)據(jù)需要進(jìn)行相關(guān)性檢驗。要建立兩個變量的散布圖。 盡量把均勻數(shù)據(jù)組合在一組里。當(dāng)校核均勻性時，初步的檢驗是看一下分布的均值是相同。自相關(guān)可能存在于相繼的時間周期或相繼的顧客中。 2 分布的識別 202195 直方圖 對于離散系統(tǒng)的統(tǒng)計分析中，一般用頻率統(tǒng)計的分析方法來計算分布函數(shù)。 直方圖 構(gòu)筑方法 取 值 區(qū) 間 劃 分 水 平 區(qū) 坐 間 標(biāo) 標(biāo) 軸 注 的 計 區(qū) 算 間 確 內(nèi) 定 的 每 發(fā) 一 生 數(shù) 垂 直 標(biāo) 坐 注 標(biāo) 頻 軸 數(shù) 上 繪 上 制 的 各 發(fā) 個 生 區(qū) 頻 間 數(shù) 繪 制 直 方 圖 區(qū)間中的次數(shù)。2 分布的識別 202195 直方圖分組區(qū)間數(shù)量的選取 ?分組區(qū)間的組數(shù)依賴于觀察次數(shù)以及數(shù)據(jù)的分散或散布的程度。即： Nm?如果區(qū)間太寬（ m太?。瑒t直方圖太粗或呈短粗狀，這樣，它的形狀不能良好地顯示出來。 0510152025012345678頻率1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 252 分布的識別 202195 直方圖分組區(qū)間數(shù)量的選取 024681012頻率1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25x? 合適的區(qū)間選擇（ m值）是直方圖制作，分布函數(shù)分析的基礎(chǔ)。密度函數(shù)是一個一般概率函數(shù)。如：負(fù)指數(shù)分布、泊桑分布等。這是一種定性分析的結(jié)果。因此，參數(shù)估計在這里是為了對隨機(jī)分布函數(shù)參數(shù)求取的一個工具。 這種檢驗方法首先是把 n個觀察值分成 k個分組區(qū)間或單元。 Oi = ni /n ? ?? ??iiiEEO 220?0246810121 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25k=6 Ei 是在該分組區(qū)間的期望頻數(shù)。 4 擬合度檢驗 202195 可以證明： ?02近似服從具有自由度 f = ks1的 ?2分布。 假設(shè)檢驗作零假設(shè)： H0：觀察值 Xi是一組屬于分組分布函數(shù) F的獨(dú)立相同分布的隨機(jī)變量。 首先劃分區(qū)間，定義 k值 計算各組的觀察頻數(shù) 計算 ?0 查閱 ?2表，得到 該值反映的是假設(shè)分布的擬合程度。 ? 如果 則檢驗未通過， H0不成立。 2 ,20 f??? ?2 ,20 f??? ?在應(yīng)用這個檢驗時，如果期望的頻數(shù)太小，將對檢驗的有效性有所影響。如果 Ei值太小，可以把它和相鄰分組區(qū)間的期望頻數(shù)相合并，對應(yīng)的 Oi值也應(yīng)該合并起來，同時每當(dāng)合并一個單元， k值應(yīng)該減去 1。這些隨機(jī)變量之間可能是獨(dú)立的，也有可能是相互有牽連的，牽連程度的強(qiáng)弱有所不同。 ? 相關(guān)性分析的目的 ：更好地了解系統(tǒng)以及系統(tǒng)隨機(jī)變量的關(guān)聯(lián)性，更正確地把握問題的關(guān)鍵。設(shè)在 y與
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