Файл: Связи и массовых коммуникаций российской федерации федеральное государственное.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 04.12.2023

Просмотров: 208

Скачиваний: 9

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.


Вычислить дисперсию относительного времени исполнения услуги.

Решение

Среднее значение х:

Хср=0,59647

Производим предварительные расчеты и заносим результаты расчетов в таблицу:

№
1
2
3
4
5
6
7
8
Итого

х
0,372867
0,382667
0,592667
0,672667
0,792887
0,482667
0,692667
0,782667
4,771756

│х-хср│
0,223603
0,213803
0,003803
0,076197
0,196417
0,113803
0,096197
0,186197
1,11002

(х-хср)2
0,049998
0,045712
0,000014
0,005806
0,038579
0,012951
0,009254
0,034669
0,196983


Дисперсия – показатель отклонения от среднего значения х:

D=0,196983/8=0,024623

Задача 4
Для принятия формально обоснованного решения о проведенном исследовании хронометража рабочего времени операторов почтового предприятия связи, осуществляется вычисление доверительного интервала рабочего времени – на контролируемом промежутке в 8 часов.

Показатель загруженности оператора в течение 8 часового рабочего дня (R)

1
2
3
4
5
6
7
8

0,372867
0,382667
0,592667
0,672667
0,792887
0,482667
0,692667
0,782667

Общее количество обследованных предприятий – 24.

Решение

Вероятность выхода за нижнюю границу равна P(χ2n-1 < hH) = γ/2 = 0.023. Для количества степеней свободы k=n-1=7, по таблице распределения χ2 находим:

χ2(7;0.023) = 16.01276.

Случайная ошибка дисперсии нижней границы:





Вероятность выхода за верхнюю границу равна P(χ2n-1 ≥ hB) = 1 - P(χ2n-1 < hH)

= 1 - 0.023 = 0.977:

χ2(7;0.977) = 1.23904.

Случайная ошибка дисперсии верхней границы:





Таким образом, доверительный интервал (0.0123;0.16) покрывает параметр S2 с надежностью α = 0.046 (γ=95.4%).

Пороговое значение 0,021574 вошло в расчетный доверительный интервал, что говорит о корректности проведенного исследования.

Задача 5
Для сопоставления рабочей загруженности нескольких предприятий связи создается модель.


Количественное (численное) исследование модели позволяет установить поток исполненных услуг:

принятых почтовых переводов (a), выданных почтовых переводов (b), приобретенных конвертов (c) и открыток (d), выданных бандеролей e) и т.д.

Каждая процедура, рассматриваемая как отдельная услуга, характеризуется численным показателем. Набор численных показателей в течение 8 часов работы предприятия связи (период исследования) создавался для трех предприятий.

Исходные данные:

у – период исследования

х1 – число принятых почтовых переводов

У
17
18
19
20
21
22
23
24


Х1
36
7
6
6
6
6
6
6

30
8
6
7
7
7
7
7

37
10
6
8
7
8
7
8

у – период исследования

х2 – число выданных почтовых переводов

У
17
18
19
20
21
22
23
24


Х2
15
8
5
6
6
6
6
6

25
9
5
8
6
7
7
7

31
10
5
9
6
8
7
8

у – период исследования

х3 – число приобретенных конвертов

У
17
18
19
20
21
22
23
24


Х3
21
8
5
6
6
6
6
6

21
9
5
7
6
7
7
7

25
11
5
9
6
8
7
8


у – период исследования

х4 – число приобретенных открыток.

У
17
18
19
20
21
22
23
24


Х4
14
8
5
6
6
6
6
6

24
9
5
8
6
7
7
7

17
11
5
9
6
8
7
8

у – период исследования

х5 – число выданных бандеролей.

У
17
18
19
20
21
22
23
24


Х5
23
7
5
6
6
6
6
6

23
9
6
7
6
7
7
7

33
10
5
9
6
8
7
8

Решение

По каждой услуге в отделении почтовой связи, определим коэффициент корреляции между тремя моделями предприятия.

Первая услуга – принятие почтовых переводов

у – период исследования

х1 – число принятых почтовых переводов

У
17
18
19
20
21
22
23
24


Х1
36
7
6
6
6
6
6
6

30
8
6
7
7
7
7
7

37
10
6
8
7
8
7
8

Коэффициент корреляции


По таблице Стьюдента с уровнем значимости α=0.05 и степенями свободы k=22 находим tкрит:

tкрит(n-m-1;α/2) = tкрит(22;0.025) = 2.405

|tнабл| > tкритич, полученное значение коэффициента корреляции признается значимым

Вторая услуга – выдача почтовых переводов

у – период исследования

х2 – число выданных почтовых переводов

У
17
18
19
20
21
22
23
24


Х2
15
8
5
6
6
6
6
6

25
9
5
8
6
7
7
7

31
10
5
9
6
8
7
8

Смотрите также файлы