Воронеж, Воронежская область, Россия
В статье будут исследованы основные теоретические аспекты распределения Пуассона и его применение для прогнозирования событий. Рассмотрим процесс разработки таких моделей, алгоритмы для обработки данных в реальном времени и программные инструменты, обеспечивающие их реализацию. Кроме того, обсудим примеры использования этих моделей в реальных условиях, а также их преимущества и ограничения.
распределение Пуассона, прогнозирование, обработка данных, алгоритмы, потоковые данные, модели, статистический анализ
1. Крицкий О.Л. Теория вероятностей и математическая статистика для технических университетов. I. Теория вероятностей: учебное пособие / О.Л. Крицкий, А.А. Михальчук, А.Ю. Трифонов, М.Л. Шинкеев; Томский политехнический университет. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2010. – 212 с
2. Зорич В. А. Математический анализ. Часть I. – Изд. 10-е, испр. – М.: МЦНМО, 2019. – xii+564 с. ISBN 978-5-4439-4029-8, 978-5-4439-4030-4 (ч. I).
3. Печинкин А.В., Тескин О.И., Цветкова Г.М. и др. Теория вероятностей : учеб. для вузов. – 3-е изд., исправ. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. – 456 с.
4. Krishna Kumar, B. An M/G/1/1 queue with unreliable server and no waiting capacity / B. Krishna Kumar, D. Arivudainambi, A. Vijayakumar // Inf. Manage. Sci. – 2022. – Vol. 13. – P. 35–50.
5. Optimization analysis of an unreliable multi-server queue with a controllable repair policy / Wu C.-H., Lee W.-C., Ke J.-C., Liu T.-H. // Computers and Operations Research. – 2021. – № 49. – pp. 83-96.
