Стохастические методы: различия между версиями
Admin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «СТОХАСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ - методы решения задач, связанных со случайными величинами, функц…») |
|||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| − | + | {{#seo: | |
| + | |keywords= полезная информация про стохастические методы | ||
| + | |description= Стохастические методы | ||
| + | }} | ||
| − | К стохастическим относятся методы теории массового обслуживания. Входящие потоки, характеризующие режим выполнения грузовых и коммерческих операций, связанных с той или иной формой обслуживания, представляют собой в большинстве случаев вероятностные процессы и описываются различными законами распределения интервалов (или частоты поступающих требований): нормальным, показательным, гиперэкспотенциальным, биноминальным и др. К наиболее известным стохастическим методам относится метод Монте-Карло. На стохастических методах основывается регрессионный, факторный анализ В эконометрике. | + | {{XK|Wikirail|Главная|Категория:Экономика железнодорожного транспорта|Экономика железнодорожного транспорта|Категория:Экономико-математические методы и информационные системы |
| + | |Экономико-математические методы и информационные системы}} | ||
| + | |||
| + | СТОХАСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ - методы решения задач, связанных со случайными величинами, функциями. Например, стохастические модели управления запасами, спрос на которые является случайной величиной с заданным [[Закон распределения|законом распределения]]. | ||
| + | |||
| + | __TOC__ | ||
| + | |||
| + | == Основные этапы == | ||
| + | |||
| + | В качестве функции суммарных затрат, являющейся в стохастических моделях случайной величиной, рассматривают ее математическое ожидание. Задача управления запасами состоит в отыскании такого запаса, при котором математическое ожидание суммарных затрат принимает минимальное значение. | ||
| + | |||
| + | == Стохастические методы == | ||
| + | |||
| + | К стохастическим относятся методы теории массового обслуживания. Входящие потоки, характеризующие режим выполнения [[Грузовые операции|грузовых]] и [[Коммерческие операции|коммерческих]] операций, связанных с той или иной формой обслуживания, представляют собой в большинстве случаев вероятностные процессы и описываются различными законами распределения интервалов (или частоты поступающих требований): нормальным, показательным, гиперэкспотенциальным, биноминальным и др. К наиболее известным стохастическим методам относится метод Монте-Карло. На стохастических методах основывается регрессионный, факторный анализ В эконометрике. | ||
[[Категория: Экономико-математические методы и информационные системы]] | [[Категория: Экономико-математические методы и информационные системы]] | ||
| + | |||
| + | == См. также == | ||
| + | |||
| + | * [[Информационные технологии]] | ||
| + | |||
| + | * [[Критерии оптимизации в транспортных задачах]] | ||
| + | |||
| + | * [[Моделирование экономических процессов]] | ||
Текущая версия на 10:00, 25 июня 2020
СТОХАСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ - методы решения задач, связанных со случайными величинами, функциями. Например, стохастические модели управления запасами, спрос на которые является случайной величиной с заданным законом распределения.
Основные этапы
В качестве функции суммарных затрат, являющейся в стохастических моделях случайной величиной, рассматривают ее математическое ожидание. Задача управления запасами состоит в отыскании такого запаса, при котором математическое ожидание суммарных затрат принимает минимальное значение.
Стохастические методы
К стохастическим относятся методы теории массового обслуживания. Входящие потоки, характеризующие режим выполнения грузовых и коммерческих операций, связанных с той или иной формой обслуживания, представляют собой в большинстве случаев вероятностные процессы и описываются различными законами распределения интервалов (или частоты поступающих требований): нормальным, показательным, гиперэкспотенциальным, биноминальным и др. К наиболее известным стохастическим методам относится метод Монте-Карло. На стохастических методах основывается регрессионный, факторный анализ В эконометрике.