Model Answer
0 min readIntroduction
सांख्यिकी और संभाव्यता सिद्धांत में, निरंतर समान वितरण (Continuous Uniform Distribution) एक मौलिक अवधारणा है जिसका उपयोग उन स्थितियों का मॉडल बनाने के लिए किया जाता है जहाँ किसी दिए गए अंतराल के भीतर किसी भी परिणाम की संभावना समान होती है। यह अक्सर वास्तविक दुनिया की समस्याओं में लागू होता है जैसे बस या ट्रेन के आगमन का समय, सेंसर रीडिंग में त्रुटियां, या रैंडम नंबर जनरेशन। इस प्रश्न में, हम इस अवधारणा को 09:00 AM से 09:30 AM के बीच एक स्टेशन पर ट्रेन के यादृच्छिक आगमन समय पर लागू करेंगे, जिससे हमें संबंधित संभावनाओं और अपेक्षित समयों की गणना करने में मदद मिलेगी।
संभाव्यता घनत्व फलन (PDF)
चूंकि ट्रेन 09:00 AM (t=0) से 09:30 AM (t=30 मिनट) के बीच यादृच्छिक समय पर आती है, और वास्तविक आगमन समय इस अंतराल के भीतर किसी भी क्षण होने की समान संभावना है, यह एक निरंतर समान वितरण का मामला है।
अंतराल की अवधि = 30 मिनट - 0 मिनट = 30 मिनट।
यदि आगमन का समय T है, तो T एक समान वितरण का पालन करता है [0, 30] जहाँ 0 मिनट 09:00 AM को दर्शाता है और 30 मिनट 09:30 AM को दर्शाता है।
निरंतर समान वितरण के लिए संभाव्यता घनत्व फलन (PDF) f(t) इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
- $f(t) = 1 / (b - a)$ , $a \le t \le b$ के लिए
- $f(t) = 0$ , अन्यथा
यहाँ, $a = 0$ (09:00 AM) और $b = 30$ (09:30 AM)।
अतः, उचित संभाव्यता घनत्व फलन (PDF) होगा:
$f(t) = 1 / (30 - 0) = 1/30$ , $0 \le t \le 30$ के लिए
$f(t) = 0$ , अन्यथा
09:13 AM के पहले ट्रेन के आने की संभावना
09:13 AM, 09:00 AM के 13 मिनट बाद का समय है। अतः, हम $P(T \le 13)$ की गणना करेंगे।
$P(T \le 13) = \int_{0}^{13} f(t) dt$
$P(T \le 13) = \int_{0}^{13} (1/30) dt$
$P(T \le 13) = [t/30]_{0}^{13}$
$P(T \le 13) = 13/30 - 0/30 = 13/30$
दशमलव में, $13/30 \approx 0.4333$ या 43.33%।
अतः, 09:13 AM के पहले ट्रेन के आने की संभावना 13/30 है।
अपेक्षित आगमन समय और आगमन समय का अंतर
निरंतर समान वितरण के लिए अपेक्षित मान (Mean) $E[T]$ इस प्रकार दिया जाता है:
$E[T] = (a + b) / 2$
यहाँ, $a = 0$ और $b = 30$ ।
$E[T] = (0 + 30) / 2 = 15$ मिनट
यह 09:00 AM के 15 मिनट बाद का समय है, यानी 09:15 AM।
आगमन समय का अंतर (variance) $Var(T)$ इस प्रकार दिया जाता है:
$Var(T) = (b - a)^2 / 12$
$Var(T) = (30 - 0)^2 / 12 = 30^2 / 12 = 900 / 12 = 75$ (वर्ग मिनट)
मानक विचलन (Standard Deviation) $\sigma = \sqrt{Var(T)} = \sqrt{75} \approx 8.66$ मिनट
तो, अपेक्षित आगमन समय 09:15 AM है और आगमन समय का अंतर 75 वर्ग मिनट है।
यह देखते हुए कि ट्रेन 09:11 AM तक नहीं आई है, अपेक्षित आगमन का समय क्या है?
यह एक सशर्त अपेक्षा (Conditional Expectation) का प्रश्न है। हमें यह ज्ञात है कि ट्रेन 09:11 AM (t=11) तक नहीं आई है। इसका मतलब है कि नया अंतराल 11 मिनट से 30 मिनट तक है।
अब, आगमन का समय T एक समान वितरण का पालन करता है [11, 30] ।
इस नए अंतराल के लिए, $a' = 11$ और $b' = 30$ ।
सशर्त अपेक्षित आगमन समय $E[T | T > 11]$ इस नए अंतराल के मध्य बिंदु होगा:
$E[T | T > 11] = (a' + b') / 2$
$E[T | T > 11] = (11 + 30) / 2 = 41 / 2 = 20.5$ मिनट
यह 09:00 AM के 20.5 मिनट बाद का समय है, यानी 09:20 AM और 30 सेकंड।
अतः, यह देखते हुए कि ट्रेन 09:11 AM तक नहीं आई है, अपेक्षित आगमन का समय 09:20 AM और 30 सेकंड है।
Conclusion
इस विश्लेषण ने दिखाया कि निरंतर समान वितरण का उपयोग करके ट्रेन के आगमन जैसे यादृच्छिक घटनाओं से जुड़ी संभावनाओं और अपेक्षित समय की गणना कैसे की जा सकती है। हमने उचित PDF को परिभाषित किया, विशिष्ट समय से पहले आगमन की संभावना की गणना की, आगमन के अपेक्षित समय और उसके अंतर को निर्धारित किया, और अंत में सशर्त संभावना के तहत अपेक्षित आगमन समय की गणना की। ये सिद्धांत विभिन्न प्रबंधन और परिचालन संदर्भों में महत्वपूर्ण हैं, जहाँ वे शेड्यूलिंग, संसाधन आवंटन और जोखिम मूल्यांकन में सहायता करते हैं।
Answer Length
This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.