弗雷德里科·克鲁兹。;阿尔梅达，墨西哥。;马科斯·安吉洛。;汤姆·范文塞尔 有限马尔可夫排队系统中的交通强度估计。 （英语） 兹比尔1426.90067 数学。问题。工程师。 2018年，文章ID 3018758，15 p.（2018）. 摘要：在许多形成队列的日常情况中，排队模型可能起着关键作用。通过使用这些理想化的模型，可以确定准确的性能度量，例如交通强度，即到达率和服务率之间的比率。该过程中的中间步骤包括对适当模型的参数进行统计估计。在本研究中，我们有兴趣研究一些著名的单服务器有限马尔可夫队列或（M/M/1/K）队列估计方法的有限样本行为，即最大似然估计、贝叶斯方法和bootstrap校正。我们进行了广泛的模拟，以验证200个样本的估计值的质量。计算结果表明，使用杰弗里家族的前辈。对一个数值算例进行了详细分析，讨论了结果的局限性，并提出了该研究领域有待进一步研究的重要课题。 引用于8文件 MSC公司： 90B22型 运筹学中的队列和服务 2009年6月26日 非马尔可夫过程：估计 60K25码 排队理论（概率论方面） 软件：R（右）;引导程序;夏威夷群岛 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.R.B.Cruz}等人，《数学》。问题。Eng.2018，文章ID 3018758，15 p.（2018；Zbl 1426.90067） 全文： 内政部 参考文献： [1] 马·D。；王，D。；Bie，Y。；Sun，F。；Jin，S.，基于滚动时间占用数据的城市街道网络排队长度估计方法，http://dx.doi.org/10.1155/2012/892575 ·Zbl 1264.90062号 ·doi:10.1155/2012/892575 [2] 赵，S。；Liang，S。；刘，H。；Ma，M.，基于CTM的信号交叉口实时排队长度估计，工程数学问题，2015（2015）·Zbl 1394.90208号 ·doi:10.1155/2015/328712 [3] Armero，C。；Bayarri，M.J.，（M/M/1）队列中的贝叶斯预测，排队系统，15，1-4，401-417（1994）·Zbl 0789.60072号 ·doi:10.1007/BF01189248 [4] Armero，C。；巴亚里，M.J。；Wright，J.D.，Queues，《国际社会行为科学百科全书汇编》 [5] Armero，C。；Conesa，D.，《批量到达队列和分阶段服务队列中的推断和预测》，《商业和工业应用随机模型》，14，1，35-46（1998）·Zbl 0915.60080号 ·doi:10.1002/（SICI）1099-0747（199803）14:1<35:：AID-ASM305>3.0.CO；2-O型 [6] Armero，C。；Conesa，D.，马尔可夫批量到达队列中的预测，排队系统，34，1-4327-350（2000）·Zbl 0942.90018号 ·doi:10.1023/A:1019121506451 [7] Armero，C。；Conesa，D.，多类批量生产排队系统的统计性能，《欧洲运筹学杂志》，158，3，649-661（2004）·Zbl 1056.90025号 ·doi:10.1016/S0377-2217（03）00392-8 [8] Armero，C。；Conesa，D.，制造业批量服务队列中的贝叶斯层次模型，《统计规划与推断杂志》，136，2，335-354（2006）·Zbl 1098.62028号 ·doi:10.1016/j.jspi.2004.07.007 [9] 乔杜里，A。；Borthakur，A.C.，《单服务器马尔科夫队列中的贝叶斯推断和预测》，梅特里卡。国际理论与应用统计杂志，67，3，371-383（2008）·Zbl 1433.90045号 ·文件编号：10.1007/s00184-007-0138-3 [10] 乔杜里，S。；Mukherjee，S.P.，基于单个队列长度的交通强度估计米/米/1队列，《统计学中的通信——理论和方法》，42，13，2376-2390（2013）·Zbl 1284.60160号 ·doi:10.1080/03610926.2011.609320 [11] 乔杜里，S。；Mukherjee，S.P.，具有二元先验的M/M/1队列中的Bayes估计，统计与管理系统杂志，19，5，681-699（2016）·doi:10.1080/09720510.2015.1130905 [12] 克鲁兹，F.R。；基尼诺，R.C。；Ho，L.L.，基于多服务器M/M/S队列中队列长度的交通强度贝叶斯估计，统计中的通信-模拟和计算，46，9，7319-7331（2017）·Zbl 1390.60322号 ·doi:10.1080/03610918.2016.1236953 [13] 基尼诺，R.C。；Cruz，F.R.B.，M/M/1排队系统中的贝叶斯样本大小，《国际先进制造技术杂志》，88，1-4，995-1002（2017）·doi:10.1007/s00170-016-8855-2 [14] 总直径。；肖特，J.F。；汤普森，J.M.，《排队论基础》（2009），美国纽约州纽约市：威利国际科学，美国纽约市·doi:10.1002/9781118625651 [15] 阿尔梅达，M.A.C。；Cruz，F.R.B.，关于单服务器马尔可夫队列中流量强度的贝叶斯估计的注记，http://dx.doi.org/10.1080/03610918.2017.1353614 ·兹标07550153 [16] 托马森，R.L。；Kapadia，C.H.，《关于估计截断几何分布的参数》，统计数学研究所年鉴，20519-523（1968）·Zbl 0177.46505号 ·doi:10.1007/BF029111664 [17] R核心团队，网址：http://www.R-project.org/，奥地利维也纳：R统计计算基金会，奥地利维也纳 [18] Mukhopadhyay，N.，《概率与统计推断》（2000），美国纽约州纽约市：马塞尔·德克尔，美国纽约市·Zbl 0945.62001号 [19] Lingappaiah，G.S.，《右截断几何分布中的贝叶斯推断》，马来西亚数学学会。公告。第二辑，15，2，61-67（1992）·Zbl 0779.62027号 [20] Petris，G。；Tardella，L.，HI：嵌套超平面支持的分布模拟，2013年。（Wally R.Gilks的ARMS原始C代码；R包版本0.4），http://CRAN.R-project.org/package=HI [21] 埃夫隆，B。；Tibshirani，R.J.，Bootstrap简介。Bootstrap简介，统计学和应用概率专著（1993），美国纽约州纽约市：查普曼和霍尔，美国纽约市·Zbl 0835.62038号 ·doi:10.1007/978-1-4899-4541-9 [22] 埃夫隆，B。；Tibshirani，R.，《标准误差、置信区间和其他统计准确性度量的Bootstrap方法》，《统计科学》，1,1,54-75（1986）·Zbl 0955.62560号 ·doi:10.1214/ss/1177013815 [23] 吉尔克斯，W.R。；贝斯特，N.G。；Tan，K.K.C.，吉布斯抽样中的自适应拒绝大都会抽样，皇家统计学会杂志，44，4，455-472（1995）·Zbl 0893.62110号 ·doi:10.2307/2986138 [24] Gontijo，G.M。；Atuncar，G.S。；克鲁兹·F·R·B。；Kerbache，L.，通过核估计对（GI^{text{X}}\text{/M/c/N}\）系统的性能评估和维数确定，http://dx.doi.org/10.1155/2011/348262 ·Zbl 1235.90046号 ·doi:10.1155/2011/348262 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。