Methods for Fitting Truncated Weibull Distributions to Logistic Models
The analysis of the raw data from empirical experience is the preliminary step of simulation modeling and the key factor for the accuracy of the simulation results. Truncated distributions of the exponential family have great influence in the simulation models. This dissertation discusses the truncated Weibull distribution specifically. The truncation of the distribution is achieved by the Maximum Likelihood Estimation method or combined with the expectation and variance expressions.
An M/G/1 queuing system is used as an example for analyzing the results of different truncated versions of distribution. Other factors are added to the system as well to test the effect of the truncation on the system performance. The queue capacity and the server breakdowns are combined with the truncation of the source to test the impact of truncation on the system.
After the fitting of distribution, the goodness-of-fit tests (the Chi-Square-test and the Kolmogorov–Smirnov test) are executed to rule out the rejected hypotheses. Finally the distributions are integrated in various simulation models, e.g. shipment consolidation model, to compare the influence of truncated and original versions of Weibull distribution on the model.
Die Analyse von Stammdaten ist der erste Schritt in Modellierung und spielt eine wichtige Rolle in der Genauigkeit von Ergebnis der Modellierung. Abgeschnittene Verteilungen der exponentiellen Familie haben großen Einfluss auf die Simulation Modelle. Diese Dissertation konzentriert sich auf die abgeschnittene Weibull Verteilung. Das Truncation von der Verteilung ist durch die Maximum-Likelihood-Schätzung Methode oder eine Kombination mit Erwartungswert und Varianz erzielt.
Ein M/G/1 Schlangesystem ist analysiert als ein Beispiel für unterschiedliche abgeschnittene Weibull Verteilungen. Andere Aspekte sind integriert zu dem Modell, um den Effekt von abgeschnittenen Verteilungen zu testen. Die Kapazität von Schlange vor Servers und Breakdowns von den Servers sind kombiniert mit dem Truncation von der Verteilung an der Quelle, um den Einfluss von Truncation zu testen.
Danach werden die Anpassungstesten (z.B. Chi-Quadrat–Test und Kolmogorov–Smirnov-Test) durchgeführt, um die falsche Hypothesen zu beseitigen. Weiterhin wird die abgeschnittene Weibull Verteilung mit Lieferung Konsolidation Modell integriert, um den Einfluss von abgeschnittenen Verteilungen und originale Verteilungen zu vergleichen.
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