Вероятность превышения числа клиентов Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Вероятность превышения числа клиентов = Средняя_скорость прибытия*Теория очередей с избыточным числом/Средняя_ставка_услуг
Pex = λa*k/μ
В этой формуле используются 4 Переменные
Используемые переменные
Вероятность превышения числа клиентов - Вероятность превышения количества клиентов — это вероятность того, что количество клиентов в системе превысит определенное число.
Средняя_скорость прибытия - Mean_Arrival_Rate — количество клиентов, прибывающих в единицу времени.
Теория очередей с избыточным числом - Теория очереди с превышенным числом - это число, которое было превышено заданным числом клиентов в системе массового обслуживания.
Средняя_ставка_услуг - Mean_Service_Rate — это количество клиентов, обслуживаемых в единицу времени.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Средняя_скорость прибытия: 1800 --> Конверсия не требуется
Теория очередей с избыточным числом: 13 --> Конверсия не требуется
Средняя_ставка_услуг: 2000 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
Pex = λa*k/μ --> 1800*13/2000
Оценка ... ...
Pex = 11.7
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
11.7 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
11.7 <-- Вероятность превышения числа клиентов
(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Кредиты

Creator Image
Индийский технологический институт (ИИТ), Канпур
Суман Рэй Праманик создал этот калькулятор и еще 50+!
Verifier Image
Проверено Акшада Кулкарни
Национальный институт информационных технологий (НИИТ), Neemrana
Акшада Кулкарни проверил этот калькулятор и еще 900+!

13 Операционные и финансовые факторы Калькуляторы

Единичное экспоненциальное сглаживание
​ Идти Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Постоянная сглаживания*Предыдущее наблюдаемое значение+(1-Постоянная сглаживания)*Прогноз предыдущего периода
Ожидаемое количество клиентов в очереди
​ Идти Ожидаемое количество клиентов в очереди = (Средняя_скорость прибытия^2)/(Средняя_ставка_услуг*(Средняя_ставка_услуг-Средняя_скорость прибытия))
Новый номер в симплексной таблице
​ Идти Новый номер симплексной таблицы = Старый номер симплексной таблицы-Ключевой ряд симплекса*Ключевой столбец симплекса/Ключевой номер симплекса
Вероятность превышения числа клиентов
​ Идти Вероятность превышения числа клиентов = Средняя_скорость прибытия*Теория очередей с избыточным числом/Средняя_ставка_услуг
Количество канбанов
​ Идти № канбан = (Спрос_в_год*Время выполнения*(1+Коэффициент безопасности))/Размер контейнера
Ожидаемое количество клиентов в системе
​ Идти Ожидаемое количество клиентов в системе = Средняя_скорость прибытия/(Средняя_ставка_услуг-Средняя_скорость прибытия)
Ожидаемая длина непустой очереди
​ Идти Ожидаемая длина непустой очереди = Средняя_ставка_услуг/(Средняя_ставка_услуг-Средняя_скорость прибытия)
Валовая рентабельность инвестиций
​ Идти Возврат_инвестиций_(ROI) = Валовая прибыль/((Открытие запаса-Закрытие запаса)/2)*100
Идеальное измерение порядка
​ Идти Идеальное измерение порядка = ((Всего заказов-Заказы на ошибки)/Всего заказов)*100
Единая серия Настоящая сумма денег
​ Идти Годовая_ставка_девальвации = Ставка_доходности_иностранной_валюты+Ставка_доходности_USD
Вероятность непустой очереди
​ Идти Вероятность непустой очереди = (Средняя_скорость прибытия/Средняя_ставка_услуг)^2
Точка r на линии
​ Идти Точка r на линии = Точка а+лямбда*Точка б
Стандартная ошибка (в совокупности)
​ Идти Стандартная ошибка = (Среднеквадратическая ошибка^0.5)/Наблюдения

Вероятность превышения числа клиентов формула

Вероятность превышения числа клиентов = Средняя_скорость прибытия*Теория очередей с избыточным числом/Средняя_ставка_услуг
Pex = λa*k/μ

Какова вероятность того, что количество клиентов превышает количество?

Вероятность превышения количества клиентов - это вероятность того, что количество клиентов в системе превысит определенное количество. он дается как произведение превышенного числа и отношения средней скорости поступления заявок к средней скорости обслуживания.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!