AI Summary & Key Takeaways
AI InsightBu çalışmada GLD’nin özellikleri anlatılarak bu konuda diğer yazarların araştırmaları tartışılmakta ve birçok özelliklere sahip ve aynı zamanda üstel dağılımı kapsayan bir dağılım olduğundan, M/M/1 kuyruk modeli simülasyonunda kullanılarak sağlanan yararlar açıklanmaktadır.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Ramberg ve Schemeiser tarafından 1972 yılında sunulan yeni bir dağılım Genelleştirilmiş Lambda dağılımıdır (GLD). Ayrıca RS dağılımı olarak da anılmaktadır. GLD çok çeşitli eğri şekline sahip dört parametreli, percentile fonksiyonu ile tanımlı bir olasılık dağılımıdır. Modeli bilinmeyen veri grubunadağılım (eğri) giydirme çalışmalarında, bilinen diğer sistemlerin, Johnson sistemi, Pearson sistemi, Burr sistemi, Johnson Tadikamalla sistemi, yanında pratikliği ve uygun eğriyi vermesi nedeniyle çok kullanışlıdır. GLD’nin β1 β2 eksenlerine göre çizilen grafikte, diğer dağılımlara göre kapladığı alan daha büyük olup bilinen birçok teorik dağılımı kapsamaktadır. Parametrelerinin bazı özel değerleri için limitiüstel dağılım vermektedir. Bu çalışmada GLD’nin özellikleri anlatılarak bu konuda diğer yazarların araştırmaları tartışılmakta ve birçok özelliklere sahip ve aynı zamanda üstel dağılımı kapsayan bir dağılım olduğundan, M/M/1 kuyruk modeli simülasyonunda kullanılarak sağlanan yararlar açıklanmaktadır.