wherez = Standard normal random var

where
z = Standard normal random variable
S· - E{eJ
K. = J J
} Vvar{ej}
The standard normal variable z has mean 0 and standard deviation 1 (see Section 12.4.4).
Justification for the use of the normal distribution is that ej is the sum of independent
random variables. According to the central limit theorem (see Section 12.4.4), ej is
approximately normally distributed.
Example 6.5-6
Consider the project of Example 6.5-2. To avoid repeating critical path calculations, the values of
a, m, and b in the table below are selected such that Dij = Dij for all i and j in Example 6.5-2.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ซึ่งz =ตัวแปรสุ่มปกติมาตรฐานS· -E {eJคุณ =เจเจ} Vvar {ej }ตัวแปรปกติมาตรฐาน z มีค่าเฉลี่ย 0 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1 (ดูส่วน 12.4.4)เหตุผลในการใช้งานของการแจกแจงปกติคือ ej ที่ ผลรวมของอิสระตัวแปรสุ่ม ตามทฤษฎีบทขีดจำกัดกลาง (ดูส่วน 12.4.4), เป็น ejประมาณกระจายตามปกติตัวอย่าง 6.5-6พิจารณาโครงการของตัวอย่างที่ 6.5-2 เพื่อหลีกเลี่ยงเส้นทางวิกฤตคำนวณ ค่าที่ซ้ำกันa, m และ b ในตารางด้านล่างเลือกที่ Dij = Dij สำหรับ i และ j ในตัวอย่างที่ 6.5-2

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่
Z = มาตรฐานปกติตัวแปรสุ่ม
· S - E {EJ
เค = JJ
} Vvar {} EJ
มาตรฐานตัวแปร z ปกติมีค่าเฉลี่ย 0 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1 (ดูมาตรา 12.4.4)
เหตุผลสำหรับการใช้งานของการกระจายปกติเป็น EJ ที่มีผลรวมของการเป็นอิสระ
ตัวแปรสุ่ม ตามทฤษฎีบทขีด จำกัด กลาง (ดูมาตรา 12.4.4) EJ เป็น
ปกติประมาณกระจาย
ตัวอย่าง 6.5-6
พิจารณาโครงการตัวอย่าง 6.5-2 เพื่อหลีกเลี่ยงการทำซ้ำการคำนวณเส้นทางที่สำคัญค่านิยมของ
, M, และ B ในตารางด้านล่างได้รับการคัดเลือกดังกล่าวว่า Dij = Dij สำหรับทุก i และ j ในตัวอย่างที่ 6.5-2

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่
Z = มาตรฐานปกติตัวแปร
สุ่ม S ด้วย - e { EJ
k = J J
} {
vvar EJ } มาตรฐานปกติตัวแปร Z ได้หมายถึง 0 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1 ( ดูมาตรา 12.4.4 ) .
เหตุผลสำหรับการใช้งานของการแจกแจงแบบปกติคือ EJ คือผลบวกของตัวแปรสุ่มอิสระ

ตามทฤษฎีบทจำกัด ( ดูมาตรา 12.4.4 ) , EJ เป็น
ประมาณแบบปกติ 6.5-6

เช่นพิจารณาโครงการตัวอย่าง 6.5-2 . เพื่อหลีกเลี่ยงการทำซ้ำการคำนวณวิถีวิกฤต ค่าของ
, M และ B ในตารางด้านล่าง เลือก เช่น dij = dij สำหรับฉัน และ เจ ในตัวอย่าง 6.5-2 .