Элементы математической статистики
Особенности описания реальной системы вероятностными методами. Вычисление вероятностей одних случайных событий по известным вероятностям других случайных событий. Оценка функций распределения. Точечные оценки неизвестных параметров законов распределения.
Подобные документы
Дискретные (точечные) статистические распределения выборки. Рассмотрение эмпирической функции распределения. Основные задачи математической статистики. Оценка неизвестной вероятности события. Проверка статистических гипотез о виде распределения.
лекция, добавлен 10.10.2020Моделирование случайных событий с заданным законом распределения (разыгрывание дискретной и непрерывной случайной величины). Система массового обслуживания, ее структура, основные характеристики и виды. Основы теории телетрафика, его вычисление.
контрольная работа, добавлен 04.12.2011Использование классических методов теории вероятностей при определении статистических оценок неизвестных параметров распределения. Доказательство теоремы переноса свойств сходимости с сумм неслучайного числа случайных слагаемых на случайные суммы.
курсовая работа, добавлен 16.06.2014Понятия случайного события, операции над событиями, вероятность события, правила вычисления событий. Определение, классификация, способы задания случайных величин. Числовые характеристики случайных величин. Функции распределения вероятностей, ее свойства.
учебное пособие, добавлен 15.05.2010Построение интервального статистического ряда, исключение аномальных значений. Точечные оценки параметров предполагаемого закона распределения случайных величин методом максимального правдоподобия. Построение графика функции плотности вероятности.
курсовая работа, добавлен 09.07.2015Основные понятия математической статистики. Числовые характеристики выборки. Точечное и интервальное оценивание параметров известного распределения. Проверка статистических гипотез. Важнейшие распределения и их квантили. Пример обработки выборки.
учебное пособие, добавлен 16.12.2013Вычисление числовых характеристик дискретной случайной величины. Закон редких явлений Пуассона. Функция распределения непрерывной величины, ее числовые параметры. Вероятность попадания данных в интервал. Свойства плотности дифференциального распределения.
методичка, добавлен 19.03.2015Основные методы и алгоритмы моделирования случайных величин. Основные вероятностные понятия. Метод средних квадратов фон Неймана. Параметры случайной величины. Получение равномерно распределенных случайных чисел. Моделирование случайных событий.
лабораторная работа, добавлен 14.06.2015Генерирование последовательности из N с.в. с требуемым законом распределения и параметрами распределения (матожидание Мх, дисперсия Dx). Построение гистограммы распределения. Проверка соответствия полученных результатов заданному закону распределения.
контрольная работа, добавлен 07.08.2011Процесс 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 08.06.2015Вероятностные характеристики входных воздействий и внутренних параметров систем. Машинное моделирование случайных величин со стандартным равномерным законом распределения. Моделирование случайных процессов. Статистические гипотезы и критерии согласия.
учебное пособие, добавлен 18.01.2014Моделирование алгоритма случайных величин с дискретным распределением вероятностей. Статистическая обработка результатов и проверка их соответствия с выбранным распределением. Нахождение плотности распределения и математического ожидания системы.
задача, добавлен 05.09.2013Получение случайных чисел, равномерно распределенных на интервале, вычислительные алгоритмы, позволяющие получить длинные последовательности псевдослучайных чисел. Метод линейного конгруента Лехмера. Имитация наступления события с заданной вероятностью.
лабораторная работа, добавлен 21.05.2014Сущность 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 26.12.2014Изучение количественной оценки точности выходных параметров. Решение задачи методом Монте-Карло и вероятностным. Процесс получения случайных реализаций устройства. Математическое или физическое моделирование. Гипотеза о нормальном законе распределения.
контрольная работа, добавлен 28.01.2013Требования, виды и последовательность организации эксперимента. Статистическая вероятность и распределения случайных величин. Параметры эмпирических распределений и проверка нормальности распределения. Основы корреляционного и регрессионного анализов.
учебное пособие, добавлен 04.02.2016Понятие и методологические основы имитационного моделирования. Использование законов распределения случайных величин при имитации процессов. Обобщенное распределение Эрланга. Последовательность процедур обработки транзактов в имитационной модели.
реферат, добавлен 18.02.2015Метод статистических испытаний и его реализация с помощью компьютера. Обобщенные алгоритмы статистического моделирования. Моделирование случайных величин с заданным законом распределения. Оценка производительности компонентов вычислительной системы.
курс лекций, добавлен 17.05.2016- 19. Теоретические основы анализа состояния безопасности движения за определенный период эксплуатации
Подходы к количественному анализу состояния безопасности движения с применением методов математической статистики и теории вероятностей. Пуассоновский закон распределения как основа для расчета показателей безопасности движения. Объем статистики ДТП.
статья, добавлен 27.05.2018 - 20. Исследование математического ожидания и дисперсии осредненной оценки взаимной спектральной плотности
Этапы развития математической статистики. Спектральный анализ временных рядов. Построение и исследование оценок спектральных плотностей стационарных случайных процессов. Ковариационная функция случайного процесса, оценка математического ожидания.
курсовая работа, добавлен 16.08.2011 Основы 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 25.03.2015Применение законов математического ожидания, равномерного распределения, дисперсии для измерения случайных величин температуры, давления. Определение граничных погрешностей термометра, манометра, класса точности и доверительного интервала для дисперсии.
контрольная работа, добавлен 05.03.2013Закон распределения действительных размеров детали и случайных погрешностей, полученных в процессе ее изготовления. Доверительная вероятность и доверительный интервал. Соотношение между допуском размера детали и точностью технологического процесса.
задача, добавлен 16.02.2016Количество случайных чисел, используемых для получения статистически устойчивой оценки характеристики процесса функционирования системы при реализации моделирующего алгоритма. Квазиравномерное распределение. Требования к генератору случайных чисел.
доклад, добавлен 18.10.2013Характеристика метода моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Рассмотрение истории возникновения идеи использования случайных явлений в области приближенных вычислений. Развитие метода вычислительной математики.
контрольная работа, добавлен 19.05.2015