Среднее число вызовов, поступающих в кол-центр в минуту, равно 120, Случайная величина У— время ожидания очередного вызова в секундах.
а)  Найдите закон распределения У.
б)  Найдите математическое ожидание и дисперсию Y.
в)  Вычислите Р{Y < 1). Р(Y>1): Р{Y = 1).
от

1 Ответ

дано:
- Среднее число вызовов, поступающих в кол-центр в минуту = 120.
- Случайная величина Y — время ожидания очередного вызова в секундах.

найти:
а) Закон распределения Y.
б) Математическое ожидание и дисперсию Y.
в) Вероятности P(Y<1), P(Y>1), P(Y=1).

решение:

а) Время ожидания очередного вызова в рамках потока событий (в данном случае вызовов) описывается экспоненциальным распределением. Параметр λ (интенсивность потока) равен среднему количеству событий в секунду. Так как мы знаем, что в минуту поступает 120 вызовов, переведем это значение в секунды:

λ = 120 вызовов/60 секунд = 2 вызова в секунду.

Следовательно, закон распределения Y будет таким:
f(y) = λ * e^(-λy) для y ≥ 0,
где λ = 2.

б) Математическое ожидание E(Y) и дисперсия D(Y) для экспоненциального распределения определяются следующими формулами:

E(Y) = 1/λ = 1/2 = 0.5 секунд,
D(Y) = 1/λ^2 = 1/(2^2) = 1/4 = 0.25 секунды в квадрате.

в) Теперь вычислим вероятности.

1. Вероятность P(Y<1):
P(Y<1) = ∫(от 0 до 1) f(y) dy
         = ∫(от 0 до 1) 2 * e^(-2y) dy.

Вычислим интеграл:
P(Y<1) = [-e^(-2y)] (от 0 до 1)
         = -e^(-2*1) - (-e^(-2*0))
         = e^0 - e^(-2)
         = 1 - e^(-2) ≈ 1 - 0.1353 ≈ 0.8647.

2. Вероятность P(Y>1):
P(Y>1) = 1 - P(Y≤1).
Так как P(Y≤1) = P(Y<1), то:
P(Y>1) = 1 - P(Y<1)
        = 1 - 0.8647
        ≈ 0.1353.

3. Вероятность P(Y=1):
Для непрерывного распределения вероятность того, что случайная величина примет конкретное значение, равна 0:
P(Y=1) = 0.

ответ:
а) Закон распределения Y: f(y) = 2 * e^(-2y) для y ≥ 0.
б) Математическое ожидание E(Y) = 0.5 секунд; дисперсия D(Y) = 0.25 секунды в квадрате.
в) P(Y<1) ≈ 0.8647; P(Y>1) ≈ 0.1353; P(Y=1) = 0.
от