Адаптация метода Розенблатта - Парзена для экспериментальной оценки надежности вычислительной системы
Отсутствие исходной информации о законе распределения случайных величин и их реализация в момент, близкий к началу наблюдения, а также наличие цензурированных данных вызывает необходимость адаптации непараметрического метода Розенблатта - Парзена. Для компенсации смещения и устранения нарушения у...
| Published in: | Прикладная дискретная математика. Приложение № 14. С. 148-153 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000719850 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| Summary: | Отсутствие исходной информации о законе распределения случайных величин и их реализация в момент, близкий к началу наблюдения, а также наличие цензурированных данных вызывает необходимость адаптации непараметрического метода Розенблатта - Парзена. Для компенсации смещения и устранения нарушения условия нормировки рассмотрен метод зеркального отображения исходных данных. При построении плотности распределения случайных величин предлагается учитывать цензурированные данные. Проведённая оценка точности показывает уменьшение ошибки при аппроксимации эмпирической плотности распределения адаптированным методом Розенблатта - Парзена. На примере экспериментальной оценки показателей надёжности вычислительной системы продемонстрирована практическая реализация адаптированного метода Розенблатта - Парзена. Построение плотности и функции распределения времени до отказа позволяет рассчитать основные показатели безотказности объекта: интенсивность отказов, вероятность безотказной работы, среднее время наработки на отказ. The lack of initial information about the law of distribution of random variables and their realization at a time moment close to the beginning of the observation, as well as the presence of censored data, force us to adapt the nonparametric Rosenblatt - Parzen method. To compensate for the bias and eliminate the violation of the normalization condition, the method of mirroring the original data is considered. When constructing the distribution density of random variables, it is proposed to take into account censored data. The accuracy of the estimate shows a decrease in error when using the adapted Rosenblatt - Parzen method. The practical implementation of the adapted Rosenblatt - Parzen method is demonstrated by the example of an experimental assessment of the reliability indicators of a computing system. Plotting the density and the mean time between failures distribution function allows calculating the main indicators of the object's reliability: failure rate, probability of no-failure operation, mean time between failures. Calculated estimates of the reliability indicators of a computing system are necessary for making control decisions during operation and maintaining the facility's performance. |
|---|---|
| Bibliography: | Библиогр.: 7 назв. |
| ISSN: | 2226-308X |