Экспоненциальное распределение

2. Решение. 

Подставляем t = 10 в функцию распределения и получаем вероятность провала в интервале времени  [0; 10 ]: 

Вводим  А (А = в интервале времени [0; 10 ] откажутся работать только 2 экономиста): 

ОТВЕТ: вероятность того, что в интервале времени провалят испытание только  два экономиста,  равна 0,067426. 

    Таким образом, подводя итог, можно сказать, что с помощью показательно закона распределения в различных статистических программах, в частности  в программе EXCEL можно решать различные экономические задачи.  Решение таких задач не вызывает трудностей.

    В повседневной жизни существует достаточно много ситуаций, которые необходимо решать наиболее выгодным для себя способом. Для того чтобы найти эту самую выгоду необходимо правильно просчитать все варианты, а в этом нам помогает показательный закон распределения. Поэтому необходимо обладать знаниями и умениями правильно применять данный закон распределения.  

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 
 

    В ходе проделанной работы было дано общее понятие о показательном законе распределения, рассмотрены основные числовые характеристики  распределения, функция надежности и показательный закон надежности. 

    Показательное распределение широко используется в теории систем массового обслуживания. Во многих областях практической деятельности человека мы сталкиваемся с необходимостью пребывания в состоянии ожидания. Подобные ситуации возникают в очередях в билетных кассах, в крупных аэропортах, при ожидании обслуживающим персоналом самолетов разрешения на взлет или посадку, на телефонных станциях в ожидании освобождения линии абонента, в ремонтных цехах в ожидании ремонта станков и оборудования, на складах снабженческо-сбытовых организаций в ожидании разгрузки или погрузки транспортных средств. Во всех  перечисленных случаях имеем дело с массовостью и обслуживанием.

    Время обслуживания одного ожидания - случайная величина, которая может изменятся в большом диапазоне. Она зависит от стабильности работы самих обслуживающих устройств, так и от различных параметров,  поступающих в систему, требований (к примеру, различной грузоподъемности транспортных средств, поступающих под погрузку или выгрузку).

    Показательное распределение используется широко в биологии, теории надежности, теории массового обслуживания.

      Случайная величина полностью характеризуется законом распре деления, который определяется на основе статистических испытаний. На практике чаще всего принимают гипотезу о показательном законе  распределения времени обслуживания. Показательный закон распределения времени обслуживания имеет  место тогда, когда плотность распределения резко убывает с возрастанием времени t. Например, когда основная масса требований обслуживается быстро, а продолжительное обслуживание встречается редко. Наличие показательного закона распределения времени обслуживания устанавливается на основе статистических наблюдений.

    Таким образом, можно сделать вывод, что  для того чтобы правильно распределять имеющиеся ресурсы, с максимальной выгодой решать какие-либо задачи необходимо знать и уметь пользоваться показательным законом распределения.

    Во  второй  части работы были разработаны  экономические задачи и решены с  помощью показательного закона распределения.

    В третьей части две задачи, которые были представлены во второй главе,  были решены с помощью программы Excel.

    Подводя итог, можно сказать, что цель курсовой работы, которая состояла в рассмотрении общих основ показательного закона распределения, а так же применение его на практике для  решения различных экономических  задач была выполнена.