 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
75
Вывод. Вероятность бесперебойной работы определится как т2/т1, если в прошлом месяце не
было срывов кооперированных поставок. В противном случае вероятность бесперебойной работы
предприятия будет равна (т1 – m2)/(1 – m1).
Пример 8.5. Оценить вероятность отсутствия перебоев в кооперированных поставках в данном
месяце, если события
W и N состоят соответственно в отсутствии и наличии срыва поставок в
предыдущем месяце.
Априорное распределение - это бета-распределение с параметрами р = 3,
q = 1. В данном
распределении значения
, близкие к единице, имеют большую плотность, чем значения, близкие к
нулю.
Решение. Определим
Вычислим
Определим вероятность бесперебойной работы предприятия при отсутствии срыва поставок в
предыдущем месяце:
Оценим вероятность бесперебойной работы предприятия, если в прошлом месяце было событие N
- срыв кооперированных поставок:
Выводы. Вероятность бесперебойной работы предприятия в данном месяце при условии
выполнения договорных обязательств по кооперированным поставкам, если в прошлом месяце также
не было срывов, равна 0,8.
Если же в прошлом месяце был срыв в кооперированных поставках, то вероятность
бесперебойной работы предприятия снизится в этом месяце до 0,6.
8.4. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ЗАПАСА ПРОДУКЦИИ ТОРГОВОЙ
ФИРМЫ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
Пусть
- рыночный спрос на продукт торговой фирмы для фиксированного периода (день,
неделя, месяц). Воспримем это как спрос игрока 1. Этот спрос может быть любым действительным
положительным числом. Область состояний
= [0,
]. Продаваемый продукт оценивается,
например, в килограммах и может заказываться в любом количестве. Нереализованный в данном
периоде продукт не может быть продан в следующем периоде, так как теряет за время хранения свои
потребительские качества. Значение
заранее неизвестно.
Введем обозначения: а - запас продукта на некоторый период. Следовательно, считаем, что
множество решений фирмы А = [0,
]; а
А - конкретное решение фирмы (игрока 2), принимаемое в