II INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE OF YOUNG RESEARCHERS
Baku Engineering University
22
27-28 April 2018, Baku, Azerbaijan
Əgər
)
(
1
t
q
n
və
)
(
t
q
n
uyğun ehtimal sıxlıq funksiyalarıdırsa, onda bəzi çevirmələrdən sonra
aşağıdakı düsturları alırıq:
s
s
q
s
Q
n
n
)
(
1
)
(
1
1
,
s
s
q
s
Q
n
n
)
(
1
)
(
və
s
s
q
s
q
s
q
s
s
q
n
p
n
n
s
n
n
s
)
(
)
(
1
)
(
1
)
(
1
)
(
1
Xatırladaq ki,
0 və ilk hadisə arasındakı zaman
1
T
, birinci və ikinci hadisə arasındakı zaman
fərqləri
2
T
və s. ilə işarələnmişdir.
Fərz edək ki,
i
T
....))
,
2
,
1
(
i
i=1 istisna olmaqla aslı olmayandır və q(t) ehtimal sıxlıq funksiyası
ilə eyni paylanmışdır. Həmçinin
1
T
-in ehtimal sıxlıq funksiyasının
)
(
1
t
q
olduğunu fərz edək. Bu
halda ,
n
n
s
q
s
q
s
q
)
(
)
(
)
(
1
1
,
1
1
1
)
(
)
(
)
(
n
n
s
q
s
q
s
q
və
s
s
q
s
q
s
q
s
s
q
s
q
n
p
n
n
n
s
)
(
1
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
1
1
1
Qeyd edək ki,
)
(
1
t
q
təkrarlanma zamanıdır. Beləliklə,
m
t
Q
t
q
)
(
)
(
1
və
m
s
s
q
s
q
)
(
1
)
(
1
2
1
)
(
1
)
(
)
(
s
s
q
m
s
q
n
p
n
s
Fərz edək ki
0
t
,
/
1
m
olduğu halda
t
e
t
q
)
(
, əks
halda isə
0
)
(
t
q
.
Bu zaman
s
s
q
)
(
,
s
s
s
q
1
)
(
1
və
1
2
1
1
1
)
(
n
n
s
s
s
s
n
p
;
1
1
)
(
n
s
s
n
p
Beləliklə
1
n
s
qamma paylanmasının
1
,
n
və s. parametrləri ilə Laplas çevrilməsidir.
)
1
(
)
(
1
1
n
t
e
t
f
n
t
0
t
üçün
!
)
(
)
(
)
(
1
n
t
e
n
p
L
n
p
n
t
s
t
və bu isə Puasson paylanmasına bərabərdir. Beləliklə N(t)-nin
Puasson paylanmasını izlədiyinə görə,
S
)
(
n
1
0
t
P
r
p
n
N(t)
P
n
r
t
1
0
!
n
r
r
t
n
r
t
e
t
S
P
.
Göstərdik ki, əgər baş verən hadisələr bir-birini izləyərsə bu zaman
N(
t) üstlü paylanma təşkil
edir və
t
)
t
(
N
E
.