Kurzfassung
Für die Approximation empirischer Verteilungsfunktionen haben sich die Eigenschaften der Erlang-Mischverteilung als vorteilhaft erwiesen. In einer früheren Arbeit [12] wurde das weitgehend heuristische Verfahren MEDA1 zur Approximation der ersten drei gemessenen Momente und zur bestmöglichen Annäherung der Verteilungsfunktionsverläufe mit einer drei-zweigigen Erlang-Mischverteilung beschrieben. Im folgenden wird eine erweiterte und verbesserte Version des Approximationsverfahrens vorgestellt. Sie enthält das schnelle nichtlineare flexible polyhedron search-Optimierungsverfahren und bietet dadurch die Möglichkeit, bis zu sechs-zweigige Erlang-Mischverteilungen zu verwenden. Ferner können jetzt wesentliche Sprungstellen in den empirischen Verteilungsfunktionen berücksichtigt werden. Bei drei Zweigen ergibt sich ein erheblicher Geschwindigkeitsgewinn gegenüber dem heuristischen Verfahren. Die Hinzunahme weiterer Zweige erlaubt, durch Erhöhung der Komplexität die Genauigkeit der Approximation deutlich zu verbessern.
Auch die neue Version von MEDA ist als PAS CAL-Quellcode verfügbar.
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© 1989 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Schmickler, L. (1989). Erweiterung des Verfahrens MEDA zur analytischen Beschreibung empirischer Verteilungsfunktionen. In: Stiege, G., Lie, J.S. (eds) Messung, Modellierung und Bewertung von Rechensystemen und Netzen. Informatik-Fachberichte, vol 218. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-75079-3_13
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