Взаимосвязь предельных теорем и метода Монте-Карло
Разработка методов анализа данных, предназначенных для решения конкретных прикладных задач. Изучение влияния на свойства статистических процедур анализа данных тех или иных отклонений от исходных предположений. Примеры применения метода Монте-Карло.
Подобные документы
Характеристика моделей дисперсионного анализа с фиксированными уровнями факторов. Анализ статистических данных. Определение среднего арифметического урожайности. Рассмотрение схемы однофакторного дисперсионного анализа. Изучение метода нулевых гипотез.
контрольная работа, добавлен 19.04.2015Вычисление значения определенных интегралов численно методами прямоугольников, трапеций, Симпсона, квадратур Гаусса-Лежандра, Монте-Карло. Изучение методов интегрирования и написание программы для нахождения значения интеграла разными методами.
практическая работа, добавлен 02.06.2017Предмет теории вероятностей, основное содержание и законы данной науки, направления ее исследования. Типы анализов, оценка их конечных результатов. Моделирование случайных величин методом Монте-Карло (статистических испытаний), его принципы и значение.
курс лекций, добавлен 02.02.2012Системный анализ различных постановок задач анализа статистических данных и методов их решения, основанных на принятой вероятностно-статистической модели порождения данных. Критерии проверки статистической гипотезы однородности в различных постановках.
статья, добавлен 17.05.2020Определение преимуществ векторного метода для доказательства некоторых теорем и решения задач по планиметрии. Доказательства теорем векторным методом. Доказательства основных соотношений, применяемых при решении задач. Разложения неколлинеарных векторов.
презентация, добавлен 10.04.2013Недостатки геометрической интерпретации в решении задач линейного программирования. Принципиальные отличия вычислительных методов решения задач. Сущность симплекс–метода. Примеры решения задач линейного программирования с использованием симплекс-метода.
презентация, добавлен 04.01.2018Методы восстановления пропусков данных, их классификация. Выявление основных достоинств и недостатков каждого из методов для выбора наиболее оптимального, согласно имеющимся у исследователя исходных данных, технических возможностей и целей исследования.
статья, добавлен 30.01.2018История применения графического метода для решения задач. Рассмотрение различных типов задач, методом решения которых может являться график. Основные приемы решения задач с помощью графического метода. Преимущества и недостатки графического метода.
реферат, добавлен 12.07.2020Математические методы систематизации, использование статистических данных для научных и практических выводов. Использование метода наименьших квадратов для исследования линейной регрессии и нахождения выборочного коэффициента корреляции исходных данных.
курсовая работа, добавлен 19.06.2015Проекционный метод Галеркина, сущность метода коллокаций и наименьших квадратов, их преимущества и недостатки. Решение краевой задачи различными методами. Оценка погрешности применения данных методов относительно точного решения в конкретных точках.
дипломная работа, добавлен 07.11.2012Развитие методов регуляризации решения систем линейных уравнения (СЛАУ). Предложение модифицированного метода наименьших квадратов решения СЛАУ, в основе которого лежит использование q-дифференцирования. Выполнение задач в математическом пакете Matlab.
статья, добавлен 27.07.2017Основы моделирования, классификации моделей. Анализ результатов натурных и вычислительных экспериментов. Классические и поисковые методы генерации и использования псевдослучайных чисел. Имитационное и статистическое моделирование, метод Монте-Карло.
дипломная работа, добавлен 13.10.2015Описание применения простого метода оценки ошибки интерполяции. Исследование свойства интерполированного сигнала. Пример данных, недостаточно описывающих сигнал. Использование и сущность метода оценки ошибки интерполяции для выбора метода интерполяции.
статья, добавлен 07.11.2018Решение экстремальных задач в математической статистике. Методы наименьших квадратов, главных компонент. Выборочные оценки параметров зависимости нечисловых данных. Рассмотрение теорем, касающихся асимптотики решений экстремальных статистических задач.
статья, добавлен 19.12.2017Равномерное распределение вероятностей. Интегральная кривая распределения Вейбулла. Экспоненциальное распределение Гумбеля. Характеристики случайных функций. Метод рандомизации Монте-Карло. Вероятность редких событий (появление случайного события).
курс лекций, добавлен 27.12.2015Область використання і сучасний стан обчислювальних методів типу Монте-Карло, перспективи їх подальшого розвитку. Аналіз точності рандомізованих розрахунків у залежності від показника ортотропії, від моделі теплопровідності в ортотропному середовищі.
автореферат, добавлен 28.09.2015Обработка и анализ исходных экспериментальных данных и разработка адекватных математических моделей Разработка эффективной математической модели, которая будет использована при прогнозировании развитии ситуации деятельности строительной компании.
курсовая работа, добавлен 12.05.2020Область використання і сучасний стан обчислювальних методів типу Монте-Карло, перспективи їх подальшого розвитку. Ключові ідеї методу барицентричного усереднення. Аналіз та оцінка точності рандомізованих розрахунків у залежності від показника ортотропії.
автореферат, добавлен 26.02.2015Новый метод решения уравнения Пелля и связанных с ним диофантовых уравнений. Примеры применения метода и сравнение по эффективности с циклическим методом. Использование фиксированного алгоритма циклического метода. Увеличение числа шагов цикла.
статья, добавлен 22.11.2018Для заданной выборки равномерного распределения построение ее вариационного ряда, эмпирической функции, гистограммы и полигона частот. Расчет выборочного среднего, дисперсии, моды и медианы. Оценка методом Монте-Карло интеграла с заданной ошибкой.
контрольная работа, добавлен 10.11.2017Застосування квадратурних формул з вагою до інтеграла з нескінченними межами і розривною функцією. Метод Канторовича для виділення особливостей. Наближене обчислення кратних інтегралів. Метод статистичних випробувань Монте-Карло, Люстерника і Діткіна.
курсовая работа, добавлен 22.01.2013Описание метода координат и способов его применения на примере конкретных математических задач. Выделение умений, необходимых для успешного овладения методом координат и подбор задач, формирующих данные умения. Этапы решения задач методом координат.
дипломная работа, добавлен 09.02.2023Количественный и качественный анализ массовых явлений. Систематизация и группировка исходных данных. Построение рядов и таблиц распределения. Прогнозирование случайной величины. Требования репрезентативности, этапы изучения статистических совокупностей.
реферат, добавлен 29.03.2018Классические трудности, возникающие при решении расчетных задач, методология системного анализа их условий. Классификация учебных расчетных задач, способы математического описания заданной ситуации. Ориентировочные основы обобщенного метода решения.
курсовая работа, добавлен 30.07.2010Подготовка данных к дисперсионному анализу: уравновешивание комплексов. Проверка нормальности распределения результативного признака. Преобразование эмпирических данных с целью упрощения расчетов. Графическое представление метода для несвязанных выборок.
курсовая работа, добавлен 19.03.2017