Моделирование технологического процесса
Краткий анализ возможности построения дробно факторной модели. Определение уровней факторов, интервалов варьирования, матрица планирования эксперимента. Имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Определение коэффициентов уравнения регрессии.
Подобные документы
Этапы процесса построения математической модели экономической системы, критерии ее адекватности. Имитационное моделирование воспроизводственных процессов в нефтегазовой промышленности. Метод Монте-Карло как разновидность имитационного моделирования.
курсовая работа, добавлен 04.05.2017Определение понятия "имитационное моделирование". Имитационное моделирование воспроизводственных процессов в нефтегазовой промышленности. Метод Монте-Карло как разновидность имитационного моделирования. Применение метода в оценке геологических запасов.
реферат, добавлен 30.08.2009Рассмотрение всех возможных последствий решений и оценка воздействия риска при помощи моделирования по методу Монте-Карло. Обеспечение высокой эффективности принятия решений в условиях неопределенности. Преимущества моделирования по методу Монте-Карло.
реферат, добавлен 08.01.2015Имитационное моделирование – методика построения моделей, которые описывают процессы так, как они протекали бы в действительности. Обзор использования метода Монте-Карло, применяемого в имитационном моделировании. Сравнение доходов и убытков в проекте.
статья, добавлен 03.12.2018Реализация метода имитационного моделирования Монте Карло для оценки экономических рисков проектов. Исследование влияния на результаты проекта случайных комбинаций исходных факторов. Изучение функционирования простой системы массового обслуживания.
реферат, добавлен 25.05.2021Расчет риска инвестиционного проекта методом Монте-Карло c использованием среды MS Excel. Причины применения имитационного моделирования. Задачи имитационного эксперимента. Задание законов распределения вероятностей. Результаты корреляционного анализа.
презентация, добавлен 29.11.2013Основы использования законов распределения случайных величин. Характеристика метода Монте-Карло. Обобщенное распределение Эрланга. Планирование имитационного компьютерного эксперимента. Исследование аспектов ортогонального планирования второго порядка.
курсовая работа, добавлен 25.03.2015Определение коэффициентов статистической характеристики объекта управления методом планирования эксперимента. Исследование алгоритма расчета неизвестных показателей уравнения регрессии. Анализ составления матрицы численных значений базисных функций.
контрольная работа, добавлен 09.03.2017Задача на определение приближенно площади фигуры, ограниченной заданными линиями. Компьютерное имитационное моделирование. Матрица интенсивностей переходов. Нахождение стационарного распределения вероятностей состояний. Общий вид уравнения Колмогорова.
контрольная работа, добавлен 24.06.2020История рождения метода Монте-Карло. Особенности решения задач, построения алгоритмов и интегрирования, в условиях которых присутствует элемент неопределенности при помощи метода Монте-Карло. Геометрический алгоритм моделирования методом Монте-Карло.
контрольная работа, добавлен 16.02.2016Основные понятия теории управления запасами. Детерминированные модели управления запасами. Дискретная стохастическая модель оптимизации начального запаса. Имитационное моделирование управления запасами. Метод статистических испытаний Монте-Карло.
курсовая работа, добавлен 16.10.2012Научные исследования (планирование экспериментов, определение статистических характеристик случайных факторов и т.д.). Имитационное моделирование – метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности.
доклад, добавлен 06.06.2016Понятие метода статистического моделирования систем. Предмет и общая схема метода Монте-Карло. Разыгрывание дискретной случайной величины. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло. Разыгрывание полной группы событий.
контрольная работа, добавлен 17.09.2009Расчет коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка уравнения регрессии. Матрица парных коэффициентов корреляции. Частные коэффициенты эластичности. Анализ параметров уравнения регрессии. Проверка гипотез относительно коэффициентов уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 22.09.2011Схема проведения вычислений в статистическом моделировании. Области применения метода Монте-Карло: физика, химия, экономика, математика, оптимизация, теория управления. Использование генератора случайных чисел для построения геометрических объектов.
презентация, добавлен 10.02.2014Изучение влияния факторов на производительность труда. Построение уравнения регрессии и распределения. Определение значимости коэффициентов парной корреляции. Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности. Оценка точности модели.
лабораторная работа, добавлен 04.10.2016Особенности статистических методов планирования эксперимента с получением линейных моделей. Свойства полного факторного эксперимента типа 2k. Порядок заполнения и приемы построения матрицы планирования эксперимента. Расчет коэффициентов регрессии.
реферат, добавлен 08.03.2017Общая схема метода Монте-Карло, который является методом моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Пример расчета системы массового обслуживания методом Монте-Карло. Генерация последовательности случайных чисел.
презентация, добавлен 06.04.2018Сущность метода Монте-Карло и моделирование случайных величин. Некоторые сведения теории вероятностей. Общая схема метода Монте-Карло. Вычисление кратных интегралов. Численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин.
курсовая работа, добавлен 26.12.2014Понятие и сущность имитационного моделирования, его свойства и область применения. Построение моделирующих алгоритмов, описание метода Монте-Карло. Принципы оценки адекватности математической модели, состав пакета прикладных программ моделирования систем.
курс лекций, добавлен 26.12.2014Процесс создания модели на основе классического и системного подходов. Моделирование случайных событий и процессов. Понятие о математической схеме. Анализ использования метода Монте-Карло и уравнения Колмогорова. Суть финальных вероятностей состояний.
лекция, добавлен 08.06.2015Определение среднего коэффициента эластичности и сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии. Определение коэффициентов автокорреляции уровней ряда первого и второго порядка.
контрольная работа, добавлен 16.04.2020- 23. Эконометрика
Линейная модель парной регрессии и корреляции. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии. Методы оценки структурной формы модели. Автокорреляция уровней временного ряда. Моделирование сезонных колебаний, критерий Дарбина-Уотсона.
курс лекций, добавлен 27.11.2013 Составление уравнения регрессии с применением метода наименьших квадратов. Оценка достоверности полученного уравнения с использованием корреляционного анализа. Расчет среднеквадратичного отклонения, коэффициентов парной детерминации и корреляции.
задача, добавлен 19.04.2017Определение риска и неопределенности. Примеры применения метода нечеткой логики. Основные методы учета рисков при анализе инвестиционных проектов. Имитационное моделирование (метод Монте-Карло). Преимущества и недостатки метода нечетких множеств.
реферат, добавлен 07.04.2015