Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi

Benzer belgeler
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

Örnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1

MONTE CARLO BENZETİMİ

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

İleri Diferansiyel Denklemler

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

Ki- kare Bağımsızlık Testi

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

Bileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

Enflasyon nedir? Eşdeğer hesaplamalarında enflasyon etkisini nasıl hesaba katarız? Mühendislik Ekonomisi. (Chapter 11) Enflasyon Nedir?

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

ISL 418 Finansal Vakalar Analizi

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK - MİMARLIK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ. KM 482 Kimya Mühendisliği Laboratuarı III

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz

SİSTEM SİMÜLASYONU BENZETIM 1 SİMÜLASYON MODEL TÜRLERİ 1. STATİK VEYA DİNAMİK. Simülasyon Modelleri

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

TEMEL BANKACILIK HİZMETLERİ TALEP ve BİLGİ FORMU TAHSİLAT PERİYODU 15,-TL. 3 er aylık. 5 TL Talep başına 5 TL. İşlem Başına 5-TL.

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

AKTİF ELEKTRİK ENERJİSİ TEDARİK FİYAT ENDEKSİ HESAPLAMA METODOLOJİSİ

ÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

BÖLÜM XIII. FOURİER SERİLERİ VE FOURİER TRANSFORMU Periyodik fonksiyon

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

ÇIKTI ANALİZİ BENZETİM TÜRLERİ

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

3. Bölüm Paranın Zaman Değeri. Prof. Dr. Ramazan AktaĢ

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

YAPIM YÖNETİMİ - EKONOMİSİ 04

Depolamanın imalatçı tarafından yapıldığı doğrudan sevkiyat. Depolama imalatçı, sevkiyat sırasında birleştirme




ı ı ı ğ ş ı ı ı ı ı ı ı ı

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

EME SISTEM SİMÜLASYONU. Giriş. Ertelenmiş Talep (Backorder) / Kayıp Satış (Lost Sales) Sürekli / Periyodik Gözden Geçirme

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - )

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Hafta 1

Örnek 2: Helisel dişli alın çarkları:

A dan Z ye FOREX. Invest-AZ 2014

MATEMATİK ÖĞRETMENİ ALIMI AKADEMİK BECERİ SINAVI ÇÖZÜMLERİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

EME 3117 SİSTEM SİMULASYONU

Logistic Regression Analysis Based on Jackknife Method: An Application on the Estimation of Coronary Artery Disease

Sistem Modellerinin Zaman Cevabı ve Performans Kriterleri

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

İstatistik ve Olasılık

Bekleme Hattı Teorisi

MENKUL KIYMET DEĞERLEMESİ

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Ertelenmiş Talep (Backorder) / Kayıp Satış (Lost Sales) Sürekli / Periyodik Gözden Geçirme

Bir kitlenin karakteristiği, kitlenin her üyesi için ölçülebilir olan değişkendir.

Rassal Değişken Üretimi

35 Yay Dalgaları. Test 1'in Çözümleri. Yanıt B dir.

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Gayrimenkul Değerleme Esasları Dönem Deneme Sınavı I

AKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

İstatistik ve Olasılık

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 4. Hafta. Dr. Mevlüt CAMGÖZ

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

Yrd.Doç. Dr. Mustafa Akkol

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

Ders 1: Markov Zincirleri YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 4. Stokastik Süreç Nedir? Stokastik Süreç Nedir?

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

Transkript:

Tek Bir Sistem içi Çıktı Aalizi Bezetim ile üretile verile icelemesie Çıktı Aalizi deir. Çıktı Aalizi, bir sistemi performasıı tahmi etmek veya iki veya daha fazla alteratif sistem tasarımıı karşılaştırmaktır. Bu bölümde tek bir sistemi aalizi üzeride durulacaktır. Bir soraki bölüm de ise farklı sistem tasarımlarıı karşılaştırılması üzeride durulacaktır. Bezetimi Türü Çıktı Aalizi yapılırke solu ve kararlı bezetim modelleri arasıdaki ayrım mutlaka yapılmalıdır. Solu (termiatig) bezetim TE süresi boyuca koşturula veya daha öce belirlee E olayıa veya olaylarıa gelidiğide durdurula modellerdir. Örek: Bakalar 8:3 6:3 arasıda çalışır ve TE = 48 dakikadır 3

Solu Bezetim Solu bir sistemi modellerke, aıdaki başlagıç koşullarıı belirlemesi ve bitiş zamaı (TE) veya bitiş olayı E taımlaması gerekmektedir. Bir bezetimi solu mu yoksa kararlı mı olacağı bezetim çalışmasıı amaçlarıa ve sistemi doğasıa bağlıdır. Baka öreği solu bir sistem olarak düşüüldü. Çükü: Amaç bir gülük operasyou izlemesidir; Bir sistemi aıda ilk hata verdiği aa kadar geçe süre ile ilgili bezetim de solu bir sistem olur. 4 Kararlı Bezetim Kararlı bir sistem sürekli veya e azıda sürekli olarak çalışa sistemlerdir. Öreği, motaj hatları, sürekli üretim sistemleri, telefo sistemleri ve Iteret gibi diğer haberleşme sistemleri, hastae acil odası, itfaiye vb. Kararlı (steady-state) bezetim bu tür sistemleri uzu vadedeki performasıı alamaya çalışa modellerdir. Bitiş zamaı (TE) aalist tarafıda istatistiksel hassasiyet dikkate alıarak belirleir. Çıktı Verisii Stokastik Doğası Bir bezetim modelii belirli bir zama [, T ] çalıştığıı düşüelim. Bezetim modeli, girdileri çıktılara döüştüğü bir sistem olduğuda ve bazı girdi değişkeleri rassal olduğuda, çıktı verileri de rassal değişke olur. Örek: (Bir kuyruk sistemi) Girdi: Varış zamaı ve servis zamaıı rassal olması Çıktı: Sistemde harcaa sürei rassal olması 6

Solu Bezetim içi Çıktı Aalizi Bezetimi yapıla sistemi performas parametresi ola (veya ) ı tahmi edilmesii düşüelim. ı tahmii içi bezetim çıktı verisi {Y, Y,, Y} (kesikli zamalı veri) formuda olur Öreği, i müşterii bekleme süresi, i haftadaki toplam maliyet. ı tahmii içi bezetim çıktı verisi{y(t), t TE} (sürekli zamalı veri) formuda olur Öreği, T zamaıdaki kuyruk uzuluğu, t zamaıdaki gecikmeli sipariş sayısı. 7 Solu Bezetim içi Çıktı Aalizi (Devam) Nokta Tahmii: ˆ Y i i ˆ T Merkezi Limit Teoremi sayeside eğer 3 ise, ˆ ˆ ( Y t i ˆ) ˆ( ˆ) ˆ) / i S ( ˆ) Aralık Tahmii: içi %( - ) güve aralığı (yaklaşık değer) ˆ ˆ) ˆ) t ˆ /, t /, T E E Y( t) dt 8 Solu Bezetim içi Çıktı Aalizi (Örek) Örek (Bir Kuyruk Sistemi) Koşturma, r Kullaım Oraı, ˆ r Sistemde Harcaa Süre, ŵr.88 3.74.87 4.3 3.78 3.84 4.84 3.8.88.87.78.84 ˆ.88 4 (.88.88) (.84.88) ˆ ( ˆ) (.7) 4 ˆ t ˆ( ˆ) /.,3.88 (3.8)(.7) /.64.3 3

Tekrar Koşturma Sayısı HASSASİYET DÜZEYİ Bir hata kriteri ( ) belirlediğii düşüelim; başka bir deyişle, yı ile hata payı ile e az ( ) olasılıkla tahmi etmek isteyelim: t ˆ /, t ˆ) /, ˆ) z / ˆ) Tekrar Koşturma Sayısı (Örek) Örek (Bir Kuyruk Sistemi) Kullaım oraıı % olasılıkla.4 hata payı ile tahmi etmek istediğimizi varsayalım. Başlagıç tekrar sayımız =4 olsu. Adım : z.s (.6) (.7).44 3 (.4) Adım : 3 4 t., -.8.6.4 t., S.3. 4.83 = İlave tekrar sayısı: = 4 = Kararlı Bezetimler içi Çıktı Aalizi Çıktı Aalizide öce, modelleyici çıktı verisii gerçek sistem verilerii temsil ettiğide emi olmak içi elide gelei yapmalıdır. Kararlı bezetim modelleride çıktı verilerii güveirliğii arttıra faydalı yötemlerde bir taesi istatistikleri toplamadığı başlagıç döemi belirlemektedir. Kararlı durum sistemi başlagıç koşullarıda etkilemediği bir oktaya ulaştığıı ifade eder. 4

Kararlı Bezetimler içi Çıktı Aalizi (devam) Sistemi kararlı duruma geçmesi içi gerekli ola döeme ısıma döemi adı verilir. Veri toplamaya ısıma döemi bittikte sora başlaır. Isıma döemii uzuluğu, sistem birde çok bezetimi yapılarak elde edile çıktı verisii hareketli ortalama değerleri hesaplaarak belirleir. Y i (w) w Y is /(w ) sw i Y i s /(i ) s( i) for i w,, w for i,, w 3 Isıma Döemi Kararlı Bezetimde Isıma Döemii Belirlemesi Döem Ortalama w = w = w = Maliyet 4. 4. 4. 4. 468.6... 3 676.4.7.7.7 4 7.88 68. 68. 68. 4. 7.6 7.6 7.6 6 84. 6.4 6.4 6.4 7 6. 87.7 63.86 63.86 8 473.8 8.46 74.3 74.3 68.88 68. 6.68 6.68 8.7 88. 78.6 78.6. 6.3 6.67 6.67 76. 7.8 68.46 8.8 3 443. 46.7 6.6 6. 4 487.3 3.43 64.8 63.8 4 Hareketli Ortalama Average Mothly Cost Movig Average for w = 8 6 4 3 7 8 6 4 3 7 Movig Average for w = 8 6 4 3 7 Movig Average for w = d = 8 6 4 3 7

Kararlı Bezetimler içi Çıktı Aalizi (Örek) Observed cost durig i-th period ad j-th replicatio Period ep ep ep 3 ep 4 ep 3 6.8.7.6. 636. 4 3. 3.3 87.4 6. 3.74 8.6 634.8 76.8. 8.3 6 673.88 83.7 63.86 7.7 864.7 7 6. 8.67..43 76.3 8 3.6.8 63.4 3. 8..4 43.3 3.4 38.88. 4.7 8.48 6. 34. 77.3 383.47. 6. 34. 6. 76.6 387. 366. 78.8 63.8 3 6.3 388.63 6.87 3. 88. 4 6.6.83 3.4.76 3. 3.46 36.8 76.43 484.3 68. 6 8.8 3.7.44 7.73 8.3 Period ep ep ep 3 ep 4 ep 7 8. 64. 44.64 6.36 8.6 8 3.4 36.4. 77.4.8.4 8. 63. 6. 38. 3 6.36 84.8 6.4 4. 3.7 3 7.. 734.38 87.8 4.6 3 36. 74.7 47. 48.87 3.46 3.4. 47. 3..7 34 8.8 7. 77.6 73. 44. 3 3.8.4 4.77.7 3.6 36 6.3 73.7 43.7 4.6 8. 63.47 4. 6.8 87.7 3.78 38 87.4 67.84 4.3. 63.36 3 7.4 38.4 3.43 44.73 3.38 Avg. 46.7 7.74 6.6 47. 67.4 6 Kararlı Bezetimler içi Çıktı Aalizi (Örek) Güve Aralığı Hesaplaması Yrj jd Yr (, d) d 46.7 7.74 6.6 47. 67.4 Y ( ) Yr (, d) r S ( ) r ( Y r Y ) 7.4 Y t.,4 ) / 6.7 (.78)(.) / 6.7 6.4 7 6