Математические основы прогнозирования

При прогнозировании количества ЧС в течение выбранного временного интервала применяем распределение Пуассона.

Распределение Пуассона - распределение случайной величины дискретного типа, представляющей собой число событий, произошедших за фиксированное время, при условии, что данные события происходят с некоторой фиксированной средней интенсивностью и независимо друг от друга.

Интенсивность потока 00000024.wmz - среднее число событий, которые появляются в единицу времени (размерность [1/сут]).

Пусть 00000025.wmz - некоторый промежуток времени (размерность [сут]), X - дискретная случайная величина, равная числу событий k пуассоновского потока интенсивности 00000026.wmz в промежутке длительностью 00000027.wmz.

При нахождении распределения дискретной случайной величины X с указанными свойствами используется теорема Пуассона, в соответствии со смыслом которой она имеет распределение Пуассона с параметром 00000028.wmz:

00000029.wmz, 00000030.wmz (1)

При вычислениях значения множителя 00000031.wmz рекомендуется использование разложения в ряд Маклорена для экспоненты:

00000032.wmz (2)

Основным параметром в (1 - 2) является произведение 00000033.wmz (безразмерная величина). В зависимости от его величины можно выделить три случая.

1. Величина параметра 00000034.wmz достаточно велика (00000035.wmz порядка единицы или больше). В этом случае необходимо производить расчет по общей формуле (1).

2. Величина параметра 00000036.wmz достаточно велика (00000037.wmz меньше или порядка единицы). В этом случае необходимо производить расчет по формуле (1) с подстановкой первых членов разложения (2):

00000038.wmz или 00000039.wmz

(3)

00000040.wmz

00000041.wmz

00000042.wmz

00000043.wmz

00000044.wmz

...

...

00000045.wmz

...

3. Величина параметра 00000046.wmz достаточно мала (00000047.wmz много меньше единицы). Также учитываем разложение (2), согласно которому для малых значений параметра справедливо приближение:

00000048.wmz

(4)

00000049.wmz

00000050.wmz

00000051.wmz

00000052.wmz

В данном случае для малых значений параметра также может применяться более точный расчет вероятностей числа событий k в течение времени 00000053.wmz с использованием формулы Бернулли (рассмотрен ниже)