Va'n d~ 1a sir dt;mg xich Markov d~

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mô hình xác suất và một số ứng dụng trong kinh tế , luận văn thạc sĩ (Trang 44 - 47)

D d~ (n) (0) (I) (n)

Va'n d~ 1a sir dt;mg xich Markov d~

3 Pn Pn P23 N PIN P2N PNN

- Dl;l' doan s6 khach hang trong m6i chu ky thai gian cho m6i cira hang - Dl;l' dmin dU'QC thi ph~n cho cac cira hang trong tU'dng lai.

- Dl;l' doan s6% khach hang tang them, sef %khach hang giam di trong tuong lai

- Dl;l' doan di~m can b~ng trong tuong lai.

Phan tich hi~u qua cua .vi~c khuy~n mai trong vi~c d~t dU'QC them thi

ph~n hay bi ma't thi ph~n, b~ng vi~c sir d1,mg Xich Markov ta c6 th~ ke't lu~n chinh xac hon.V~y d~ dlf bao slf phan hQach thi ph~n cho tU'ong lai cho cac cira hang ta c~n tinh n<n).

Ne'u trong tuong lai thi truang se can b~ng, tl1c la m6i cira hang se c6 lU'c;ing khach dn dinh thl n<n+l) ~ n<n) vdi n kha ldn. Theo ph~n xac sua't gidi h~n, ta tlm nghi~m khong am (XI, X2, ... , XN) cua h~ phttong trlnh

P'. [~ }[~ J Va X 1 + X2 + ... + XN = 1 Va X 1 + X2 + ... + XN = 1

Xj ~ 0 ; j = 1' 2, ... , N

Trong d6 x~. x2, ... , xN Ia ty 1~ khach hang rnua (J ctxa hang 1, ~2, ... , N tuong ling va IP1 la rna tr~n chuy€n vi cua rna tr~n IP.

- Ne'u c6 phan ph6i ban dffu la n ta c6 th€ tlm du<;5c s6lu<;5ng khach hang tr~ng

rn(>t chu ky thoi gian tie'p theo b~ng each tinh nc1> = n.IP

B~ng each tuong tl,i ta c6 th€ tinh n(2) = n. IP2

nC3> = n. IP3

ncn> = n. !Pen>

2. 5 Mo hlnh tr~mg thai ha' p th\1

Gia siX ( Xn) la Xich Markov voi

.... ..

Khong gian trc;tng thai E = { 0,1,2, .... , N }

trong d6 0, 1. .. , r- 1 la cac trc;tng thai truy~n ling r, ... , N la cac trc;tng thai ha'p th1;1.

Ma tr~n xac sua't chuy€n

I la rna tr~n ddn vi ca' p (N - r + 1) x (N - r + 1)

Q la rna tr~n ca'p r x r rna qij = pij voi 0 :::; i, j :::; r- 1

Xua't phat tU' tr~ng thai X0 = i, 0:::; i :::; r- 1 qua trlnh con htu l~i C5 tr~ng thai

c truy~n ling { 0, 1, ... , r - 1 } trong rn<)t thoi. gian nao d6 nhttng cu6i cling qua

trlnh se hi hut vao rn<)t trong cac tr~ng thai { r, .... , N } .

Xich Markov ha'p th\1 se giiii quye't 3 va'n d~ chinh cffn xet trong rno hlnh nay la - Thoi gian trung blnh qua trlnh htu l~i trong t~p h<Jp cac tr~ng thai

{ 0, 1, .. , r-1 } b~ng bao nhieu.

- S6 thoi do~n trung blnh qua trlnh rdi vao tr~ng thai k ( 0 :::; k :::; r - 1 ) truoc khi hi ha'p thu.

- Phan ph6i xac sua't t~i cac tr~ng thai d6 qua trlnh bi ha'p th\1. 2.6 . U ng dQng cua qua trlnh Poisson

Vi dq. Gia sir s6 khach de'n rn<)t ngan hang nao d6 tuan theo qua trlnh Poisson {X(t), t ~ 0} voi cttong d<) "A.= 1 ngttoi/gio. K.hach c6 th~ la narn voi

xac sua't p = Y2 va c6 th~ la nu voi xac sua't q = Y2. Bie't r~ng trong 10 gio dffu c6 100 narn de'n ngan hang.

Hoi trung blnh c6 bao nhieu nu de'n ngan hang trong 10 giO dffu.

Ghii. Ta c6 X(t) = X1(t) + X2(t), trong d6 X1(t) bi~u thi s6 khach nam va X2(t) bi~u thi s6 khach nu.

Theo dinh ly tren thl {X1(t), t ~ 0} va {X2(t), t ~ 0} la cac qua trlnh

Poisson voi cu'ong d<) /..1 = "A.p = Y2 va /..2 = ,"A,q = lh tu'dng ling voi hai qua trlnh nay la d<)c l~p. Do d6

k

- (lOA.z) -lOA-2

- e

k! (k = 0, 1, 2, ... )

Vi dQ. S6 khach hang toi m()t sieu thi nao d6 la qua trlnh Poisson {X(t), t ;:::: 0} voi tham s6 A= 10 nguoilgio. Khach c6 th~ mua hang voi xac sua"t p = 0,3 va khong mua hang voi xac sua"t q = 0, 7.

Tinh xac sua"t d~ trong gio d~u tien c6 9 nguoi vao sieu thi va, trong d6 c6 3

nguoi mua hang, 6 nguoi khong mua.

Giiii. Ta c6 X(t) = X1(t) + X2(t), trong d6 X1(t) bi~u thi s6 khach hang mua

hang va X2(t) bi~u thi s6 khach hang khong mua hang.

Theo dinh ly tren thl {X1(t), t;:::: 0} va {X2(t), t;:::: 0} la cac qua trlnh Poisson voi cu'ong d() A1 = Ap = 3 va A2 = Aq = 7 tuong 1Ing va hai qua trlnh nay la d()c l~p.

Tac6

2.7. Mo h'inh tang trtidng tuye'n tinh v8i srf nh~p eli.

Qua trlnh sinh va hlly voi An= e + nA' \:fn;:?: 0' J.ln = nJ.l' \:fn;:?: 1, dliQC gQi la qua trlnh tang tru'dng tuye"n tinh voi Sl,i nh~p eli. Mo hlnh nay thliong g~p trong tl,i nhien khi nghien c1Iu v~ sl,i sinh san va tang tru'dng ella m()t loai sinh v~t nao d6. T~i thoi di~m rna loai c6 n ca th~ thl m6i ca th~ se sinh ra m()t ca th~ moi voi thoi gian cho c6 phan ph6i mu voi cliong d() A > 0, ngoai ra con c6 m()t dong . nh~p eli vao loai voi thoi gian cho c6 phan ph6i mu voi cu'ong d() e > 0.

£>6ng thoi m6i ca th~ se bi hlly di voi thoi gian cho (thoi gian s6ng ella ca

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mô hình xác suất và một số ứng dụng trong kinh tế , luận văn thạc sĩ (Trang 44 - 47)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(105 trang)