Метод Монте-Карло и оценка его погрешности

Математическое ожидание, дисперсия, доверительная вероятность. Общая схема метода Монте-Карло, который можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Вычисление интегралов методом Монте-Карло.

Подобные документы

  • Для 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 10.11.2017

  • Застосування 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 22.01.2013

  • Планируемый ЛП-поиск как алгоритм, объединяющий стохастические модели, свойственные методу Монте-Карло и планирование вычислительного эксперимента. Методика проведения однофакторного дисперсионного анализа по всем параметрам для каждого критерия.

    статья, добавлен 25.08.2020

  • Биография Жоржа Луи Бюффона как французского натуралиста, биолога, математика, естествоиспытателя и писателя, обзор его знаменитых трудов. Опыт Бюффона. Особенности доказательства формулы, лежащей в основе теоретического фундамента метода Монте-Карло.

    реферат, добавлен 27.04.2022

  • Понятия о случайных величинах и функциях распределения. Теоретические распределения вероятностей: биномиальное, пуассоновское и нормальное. Числовые характеристики случайных величин, их определение и вычисление - математическое ожидание и дисперсия.

    лекция, добавлен 21.08.2015

  • Пример вычисления математического ожидания. Математическое ожидание функции дискретной случайной величины. Свойства и порядок вычисления дисперсии. Среднеквадратичное отклонение, коэффициент асимметрии и эксцесса, их значение и методика расчета.

    презентация, добавлен 26.09.2017

  • Характеристика основных различий между номинальными и реальными уровнями значимости на примере непараметрических критериев проверки однородности двух независимых выборок. Проведение исследования мощности статистических критериев методом Монте-Карло.

    статья, добавлен 22.05.2017

  • Основные понятия, предмет и методы математической статистики. Сущность выборочного метода (математическое ожидание, медиана, дисперсия), анализ теории вероятности, свойств и взаимосвязи случайных величин, зависимость между известными и переменными.

    реферат, добавлен 24.12.2014

  • Графическая иллюстрация метода трапеции. Примеры использования метода трапеций для приближенного вычисления определенных интегралов. Промежуточные вычисления для определения значения определенного интеграла. Вычисления интегралов Delphi методом трапеций.

    курсовая работа, добавлен 27.11.2018

  • Случайные события и вероятность. Теорема сложения вероятностей для несовместных событий. Формула Байеса. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Формула Бернулли. Интегральная теорема Лапласа. Математическое ожидание, дисперсия.

    курс лекций, добавлен 08.12.2015

  • Область 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 28.09.2015

  • Смысл математического ожидания и дисперсии в случае дискретных случайных величин. Вид формул для их нахождения путем замены. Функция распределения непрерывной случайной величины. Расчет плотности вероятности, а также вероятности попадания на участок.

    презентация, добавлен 01.11.2013

  • Область 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 26.02.2015

  • Изучение элементов комбинаторики. Случайные события и их вероятности. Классическая формула вероятностей. Последовательность независимых испытаний. Применение формулы Бернулли. Закон распределения случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия.

    контрольная работа, добавлен 27.11.2017

  • Математическое ожидание, дисперсия, коэффициенты корреляции - основные характеристики совместного распределения нескольких случайных величин. Специфические особенности применения теоремы умножения вероятностей для рассмотрения составных испытаний.

    реферат, добавлен 05.12.2021

  • Основные понятия теории вероятностей. Закон распределения дискретной случайной величины. Числовые характеристики дискретных случайных величин. Свойства и вычисления дисперсии. Условное математическое ожидание. Закон больших чисел. Неравенство Чебышева.

    курс лекций, добавлен 02.09.2016

  • Понятие и виды случайных величин, их числовые характеристики. Свойства дисперсии и вычисление числовых характеристик стандартных распределений. Функции от случайных величин, условные законы распределения. Потоки событий и теории массового обслуживания.

    лекция, добавлен 21.03.2018

  • Случайные события, теоремы сложения и умножения вероятностей. Виды случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины. Закон больших чисел. Плотность распределения вероятностей. Нормальное и показательное распределение.

    курс лекций, добавлен 24.04.2015

  • Поле рассеяния исходных случайных величин. Оценка числовых характеристик для исходных случайных величин. Расчёт оценки плотности распределения вероятностей для исходных случайных величин. Расчёт оптимальной линейной регрессии для случайных величин.

    курсовая работа, добавлен 16.11.2016

  • Понятие о кубатурных формулах. Метод ячеек для вычисления кратных интегралов. Последовательное интегрирование, кубатурная формула типа Симпсона. Принципы построения программ с автоматическим выбором шага. Блок-схема и листинг программы, результаты.

    курсовая работа, добавлен 30.10.2010

  • Сущность функции распределения случайной величины и ее свойства, плотность распределения вероятностей. Математическое ожидание случайной величины, его вероятностный смысл и свойства. Критерий согласия Пирсона, дисперсия случайной величины и ее свойства.

    курсовая работа, добавлен 07.02.2016

  • Основные теоремы о математическом ожидании, числовых характеристиках случайных величин. Вычисление корреляционного момента. Теоремы о дисперсии случайной величины. Теорема о линейной зависимости случайных величин. Определение коэффициента корреляции.

    лекция, добавлен 18.03.2014

  • Математическое ожидание нормально распределенной случайной величины. Проверка гипотезы о влиянии фактора на качество объекта на основании пяти измерений для трех уровней фактора методом дисперсионного анализа. Нормальное распределение случайных величин.

    лабораторная работа, добавлен 01.04.2013

  • Математическое моделирование как современный метод исследования сложных естественных процессов. Анализ возможности использования переменной относительной погрешности вычисления для существенного сокращения времени расчета без ущерба для точности.

    статья, добавлен 18.12.2017

  • Построение ряда распределения случайной величины, расчет ее математического ожидания и дисперсии. Определение частных, условных распределений и числовых характеристик системы случайных величин, вероятности попадания двумерной случайной величины в область.

    контрольная работа, добавлен 13.01.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.