kết quả từ 1 tới 5 trên 5
  1. #1
    Tham gia
    Sep 2009
    Nơi Cư Ngụ
    IT-Hue
    Bài viết
    73
    Thanks
    43
    Thanked 10 Times in 9 Posts

    Mặc định Ý nghĩa của các giá trị Mean và Variance trong kỹ thuật lưu lượng?

    Các bạn cho hỏi ý nghĩa của các giá trị Mean (thường ký hiệu và m) và Variance (thường ký hiệu và v) trong kỹ thuật lưu lượng? Sự khác nhau giữa 2 giá trị này đối với luồng lưu lượng đến là Poisson và non-Poisson?

  2. The Following User Says Thank You to khoahoc09 For This Useful Post:

    kamte (24/10/2011)

  3. #2
    Tham gia
    Feb 2011
    Nơi Cư Ngụ
    Budapest
    Bài viết
    162
    Thanks
    8
    Thanked 86 Times in 55 Posts

    Mặc định

    Trong trong kỹ thuật lưu lượng, thường ta dùng biến ngẫu nhiên và quá trình ngẫu nhiên để mô tả (characterize, describe) sự biến đổi liên quan đến lưu lượng:
    • ví dụ như tất cả cuộc gọi điện thoại ở từ thời điểm 0 đến thời điểm t,
    • ví dụ như thời gian giữa hai cuộc gọi gần nhau nhất (interarrival times).

    Biến ngẫu nhiên và quá trình ngẫu nhiên thường được mô tả bàng distribution function, và ta sẽ tính được mean và variance.

    Ở trường hợp Poisson distribution thì mean=variance.

  4. The Following 3 Users Say Thank You to dvtien01 For This Useful Post:

    khoahoc09 (14/03/2012), NguyetAnh (14/03/2012), puyol0212 (14/03/2012)

  5. #3
    Tham gia
    Jan 2009
    Nơi Cư Ngụ
    giao thông vận tải
    Bài viết
    44
    Thanks
    10
    Thanked 0 Times in 0 Posts

    Mặc định

    chưa thấy được ý nghĩa
    cần mua laptop cũ

  6. #4
    Tham gia
    Nov 2007
    Nơi Cư Ngụ
    HVKTQS
    Bài viết
    1.715
    Thanks
    194
    Thanked 3.248 Times in 810 Posts

    Mặc định

    Trích Nguyên văn bởi haimap12 Xem bài viết
    chưa thấy được ý nghĩa
    Tất cả mấy cái này mọi SV đều đã được dạy ở ĐH trong môn Lý thuyết xác suất và quá trình ngẫu nhiên.

    Mean (m) là trị trung bình thống kê của biến ngẫu nhiên, còn gọi là giá trị kỳ vọng (expected value), là giá trị của biến ngẫu nhiên mà ta mong đợi nó xảy ra nhiều nhất.

    Variance là phương sai, là bình phương của độ lệch quân phương hay độ lệch chuẩn (standard deviation). Phương sai là độ đo mức phân tán của biến ngẫu nhiên khỏi giá trị kỳ vọng.

    Một hàm phân bố xác suất (cdf = cumulative distribution function) hay một hàm mật độ xác suất (pdf = probability density function) của một biến ngẫu nhiên thường có thể xem là xác định nếu biết 2 tham số mean và variance đó và với các hàm ấy ta có thể tính toán các xác suất liên quan tới biến ngẫu nhiên đó.

  7. The Following 6 Users Say Thank You to nqbinhdi For This Useful Post:

    ductv_55 (06/09/2012), dvtien01 (14/03/2012), khoahoc09 (14/03/2012), khongvannhat (18/11/2012), NguyetAnh (14/03/2012), tonyduc199212 (13/10/2014)

  8. #5
    Tham gia
    Feb 2011
    Nơi Cư Ngụ
    Budapest
    Bài viết
    162
    Thanks
    8
    Thanked 86 Times in 55 Posts

    Mặc định

    Ví dụ như đi xe máy thì tốc độ xe máy luôn luôn thay đổi bời vì tình huống (trong mạng thì có thể hình dung ví dụ tương tự là packet rate của một cuộc trao đổi thông tin nào đó).

    Ở thời điểm t ta lấy biến ngẫu nhiên X(t) để mô tả tốc độ đi xe máy, và do thời gian thay đổi ta sẽ có rất nhiều X(t), .

    Do đó khái niệm nữa đó là quá trình ngẫu nhiên (i.e.: collection of random variables) được thêm vào.

    Giả sử quá trình ngẫu nhiên không phụ thuộc vào thời gian, tức là X=X(t) có chung một một hàm phân bố xác suất (cumulative distribution function) F và hàm mật độ xác suất (probability density function) f.
    Lưu ý đây cũng là một giả sử để phép toán đơn giản thêm và để có cách giải ngắn gọn trong lĩnh vực lý thuyết lưu lượng. Trong ví dụ này .

    .

    , tốc độ chung bình đi xe máy trong ví dụ đi xe máy.



    ý nghĩa của variance là “số đo” sự thay đổi vận tốc trong ví dụ đi xe máy (describing how the speeds of your motor bicycle the numbers lie from the mean):
    a) Chẳng hạn bạn lái xe giỏi “đi êm”, thì variance gầǹ 0.
    b) Những bác lái xe phong cách thể thao, hoặc đua xe máy, thì giá trị variance “khá lớn”.



    -----------------------------

    Trong trường hợp (có thể tìm ví dụ khác)

    ,

    ,

    .
    Lần sửa cuối bởi dvtien01; 14/03/2012 lúc 21:31

  9. The Following 3 Users Say Thank You to dvtien01 For This Useful Post:

    khoahoc09 (14/03/2012), khongvannhat (18/11/2012), tonyduc199212 (13/10/2014)

Quyền Sử Dụng Ở Diễn Ðàn

  • Bạn không thể gửi chủ đề mới
  • Bạn không thể gửi trả lời
  • Bạn không thể gửi file đính kèm
  • Bạn không thể sửa bài viết của mình
  •