1.Основные понятия случайной величины 1.1 Классификация случайных процессов. - презентация

Измерение параметров бизнес-процессов Лопатин В. Введение , система управления бизнес-процессами реализует стандартный алгоритм управления, включающий: Если, например, объектом управления является функционирование бизнес-процесса системы бизнес-процессов , то измеряются текущие значения параметров экземпляра бизнес-процесса системы бизнес-процессов , которые сравниваются со значениями аналогичных параметров шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов. А если объектом управления является совершенствование бизнес-процесса системы бизнес-процессов , то измеряются значения параметров текущего шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов , которые сравниваются со значениями аналогичных параметров целевого шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов. При этом и в том, и в другом случае измеренная величина выявленных отклонений будет определять силу управляющих воздействий, которые будут генерироваться соответствующими субъектами управления для сведения отклонений к нулю. Приведенные примеры говорят о важном значении, которое имеет измерение параметров отдельных бизнес-процессов и систем бизнес-процессов в целом при управлении бизнес-процессами.

Основная идея метода Монте-Карло заключается...

Моделирование случайных событий и величин Имитационное моделирование - это численный метод исследования систем и процессов с помощью моделирующего алгоритма. Каждый раз, когда на ход моделируемого процесса оказывает влияние случайный фактор, его действие имитируется с помощью специально организованного розыгрыша жребия.

Таким образом строится одна случайная реализация моделируемого явления, представляющая собой как бы один результат опыта. По одному опыту, конечно, нельзя судить о закономерностях изучаемого процесса. Но при большом числе реализации средние характеристики, вырабатываемые моделью, приобретают свойство устойчивости, которое усиливается с увеличением числа реализации.

Бросание жребия можно осуществить вручную выбором из таблицы случайных чисел , но удобнее это делать с помощью специальных программ, входящих в состав программного обеспечения ЭВМ.

СКО любой случайной величины, которую можно считать распределенной по технологий и их интенсивным использованием гражданами, бизнесом и информационных процессов: производство информации: Раздел III.

Случайный процесс, в отличие от детерминированного процесса, заранее предсказать невозможно. В качестве примеров случайных процессов можно рассмотреть броуновское движение частиц, работу телефонных станций, помехи в радиотехнических системах и т. Если область определения случайного процесса представляет конечное или счетное множество отсчетов времени, то говорят, что — случайный процесс с дискретным временем или случайная последовательность цепь , а если область определения — континуум, то называют случайным процессом с непрерывным временем.

В том случае, когда пространство значений случайного процесса является конечным или счетным множеством, то случайный процесс называют дискретным. Если же пространство значений случайного процесса — континуум, то случайный процесс называют непрерывным. Действительную функцию при некотором фиксированном значении называют реализацией или траекторией случайного процесса.

Таким образом, случайный процесс представляет собой совокупность всевозможных своих реализаций, то есть , где индикатор реализаций может принадлежать счетному множеству действительных чисел или континууму. Детерминированный же процесс имеет единственную реализацию, описываемую заданной функцией.

Выводы по второму разделу. Выводы по третьему разделу. Введение год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Богданова, Елена Александровна Актуальность работы.

Как называются процессы, содержащие случайный компонент исследуемого бизнес-процесса в качестве случайных величин для.

Элементы теории случайных процессов Задача Случайные события и их вероятности Случайные, достоверные, невозможные события. Статистическое определение вероятности, относительная частота события. Сумма и произведение событий. Совместные и несовместные события. Вероятность суммы двух событий, совместных и несовместных. Вероятность суммы нескольких попарно несовместных событий. Полная группа попарно несовместных событий, вероятность противоположных событий.

Вероятность суммы нескольких совместных событий. Зависимые и независимые события, условная вероятность. Понятие надежности, расчет надежности сложных систем.

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДИСЦИПЛИНЫ Имитационное моделирование, ИМ

Тип случайной величины Параметр может принимать значения: Момент времени, Шаг повторения, Таймер. Примером события, для моделирования возникновения экземпляров которого в качестве типа случайной величины выбирается"Шаг повторения", может служить событие"Поступил звонок от клиента". Экземпляры этого события возникают через определенные интервалы времени в течение дня.

Время задержки отсчитывается от момента перехода к модели события во время имитации. Параметр является комплексным и предназначен для задания интервалов времени, в течение которых возникают экземпляры события Рис.

Алгоритмическая модель управления бизнес-процессом эксплуатации Для моделирования случайных величин проведена идентификация законов.

Случайная величина сопоставляется случайному событию. Понятие случайной величины играет важную роль в теории вероятностей. Если классическая теория вероятностей оперирует с событиями, то современная теория вероятностей и математическая статистика оперирует только со случайными величинами. Обозначаются случайные величины как , У, , …, а их значения как х, у, , …Приведем пример типичного приема перехода от события А к случайной величине, характеризующей это событие.

Пусть производится опыт, в результате которого может появиться или не появиться событие А. Если ввести такую характеристику, как индикатор случайного события, сопоставив появлению события А единицу 1 , а не появлению с события А ноль 0 , то общее число появлений события А в опытах равно сумме характеристик этого события во всех опытах, что приводит к известной формуле относительной частоты события А:

электронное портфолио

Название метода связано с названием города Монте-Карло, где в игорных домах казино играют в рулетку — одно из простейших устройств для получения случайных чисел, на использовании которых основан этот метод. ЭВМ позволяют легко получать так называемые псевдослучайные числа при решении задач их применяют вместо случайных чисел ; это привело к широкому внедрению метода во многие области науки и техники статистическая физика, теория массового обслуживания, теория игр и др.

Метод Монте-Карло используют для вычисления интегралов, в особенности многомерных, для решения систем алгебраических уравнений высокого порядка, для исследования различного рода сложных систем автоматического управления, экономических, биологических и т. Сущность метода Монте-Карло состоит в следующем:

Создаваемая поведенческая модель бизнес-процесса учитывает Длительность процесса планирования является случайной величиной (СВ4).

В дальнейшем случайные величины в отличие от их возможных значений будем обозначать большими латинскими буквами , , Для иллюстрации аналитического задания распределения дискретной случайной величины воспользуемся условиями, для которых получена формула Бернулли, рассматривая в качестве число появления события А в этих испытаниях. Для нахождения закона распределения требуется определить возможные значения и их вероятности.

Очевидно, событие А в испытаниях может либо не появиться, либо появиться 1 раз, либо 2 раза,. Таким образом, возможные значения таковы: Эта формула и является аналитическим выражением искомого закона распределения.

Ваш -адрес н.

Умаров Сергей Закирджанович Проф. Кирова Санкт-Петербург , д. Детерминированные события характеризуются тем, что при определенном комплексе условий они или всегда наступают, или никогда не наступают. Например, комплексом условий, при которых осуществляется поставка товара, является наличие договорных отношений и факт оплаты за поставку.

В противном случае поставка товара не наступает.

Бизнес-портал для руководителей, менеджеров, маркетологов, экономистов и Распределения случайных величин и функции распределения. .. технологических процессов и в статистическом приемочном контроле по.

Измерение параметров бизнес-процессов Введение Как отмечалось ранее1, система управления бизнес-процессами реализует стандартный алгоритм управления, включающий: Если, например, объектом управления является функционирование бизнес-процесса системы бизнес-процессов , то измеряются текущие значения параметров экземпляра бизнес-процесса системы бизнес-процессов , которые сравниваются со значениями аналогичных параметров шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов. А если объектом управления является совершенствование бизнес-процесса системы бизнес-процессов , то измеряются значения параметров текущего шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов , которые сравниваются со значениями аналогичных параметров целевого шаблона бизнес-процесса системы бизнес-процессов.

При этом и в том, и в другом случае измеренная величина выявленных отклонений будет определять силу управляющих воздействий, которые будут генерироваться соответствующими субъектами управления для сведения отклонений к нулю. Приведенные примеры говорят о важном значении, которое имеет измерение параметров отдельных бизнес-процессов и систем бизнес-процессов в целом при управлении бизнес-процессами.

Случайная величина и закон ее распределения