Закон распределения случайной величины
Случайных событий и величин, их характеристики, системы и подсистемы. Формы взаимосвязи случайных простых событий. Оценка вероятности одновременного наступления двух независимых событий. Схемы случайных событий и законы распределения случайных величин.
Подобные документы
Научные 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 06.06.2016Исследование нового подхода к моделированию и оценки интегрального риска электроустановок на основе марковской цепи. Особенность осуществления процедуры формирования и расчета вероятности электропоражения и пожара путем построения дерева событий.
статья, добавлен 17.07.2018Понятие парной и множественной регрессии. Суть метода наименьших квадратов для линейной регрессионной модели. Определение коэффициентов корреляции и эластичности. Средняя ошибка аппроксимации. Виды временных рядов. Гетероскедастичность случайных ошибок.
контрольная работа, добавлен 08.02.2022- 79. Марковские цепи
Моделирование экономических систем с использованием марковских случайных процессов. Построение цепи Маркова, на основании которой можно определить оптимальное распределение имеющегося в наличии сырья для изготовления определенного количества продукции.
контрольная работа, добавлен 04.10.2022 Сборник заданий и примеры их решения в рамках изучение курса стохастического анализа студентами ВУЗа. Построение графиков плотности распределения случайной величины с заданными параметрами. Расчет ее вероятности, математического ожидания и дисперсии.
курсовая работа, добавлен 31.10.2017- 81. 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 Оценка наблюдений при неизвестном и известном законе распределения. Числовые показатели "жизни" системы в целом и отдельных её элементов и их разновидности. Вычисления математического ожидания. Оценка параметров нормальных и дискретных распределениях.
реферат, добавлен 28.01.2009Понятие статистических рядов распределения, на основе которых вычисляются величины статистических исследований: индексы, коэффициенты; абсолютные, относительные, средние величины. Атрибутивные, вариационные (дискретные и интервальные) ряды распределения.
курсовая работа, добавлен 12.02.2011Расчет средних арифметических величин дискретного и интервально вариационного рядов, относительных показателей вариации, квартилей, фондовой и децильной дифференциаций. Определение медианы, моды по известной кумуляте и гистограмме ряда распределения.
лабораторная работа, добавлен 18.11.2015Анализ особенностей распределения вероятности дефолта коммерческого банка. Рассмотрение метода оценки коэффициента стабильности с использованием двухпараметрической Гауссовой модели функции распределения плотности вероятности и интегральной вероятности.
статья, добавлен 19.12.2017Моделирование векторных случайных процессов. Дискретные модели линейных стационарных систем и стохастических течений. Определение начальных условий для компенсации переходных движений. Имитация динамичных действий с типовыми корреляционными функциями.
курсовая работа, добавлен 08.06.2016Основные задачи регрессионного анализа. Использование обобщенного метода наименьших квадратов. Характеристика оценки коэффициентов автокорреляции, дисперсии и ковариации. Особенность тенденции роста рассеяния случайных отклонений и построения матрицы.
презентация, добавлен 18.01.2015Понятие 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 17.09.2009Основные методы статистического моделирования случайных элементов. Применение метода Монте-Карло для вычисления интегралов и решения систем линейных алгебраических уравнений. Проблемы создания имитационных моделей на основе языка программирования GPSS.
методичка, добавлен 05.03.2014Составление первоначального плана перевозок методом северо-западного угла. Расчет потенциалов занятых клеток. Расчет ранних и поздних сроков свершения событий, начала и окончания работ. Определение величины производственного потребления в отраслях.
контрольная работа, добавлен 09.12.2014Гистограмма рассеивания единичных замеров и теоретическая кривая нормального распределения. Проверка выборки на соответствие нормальному закону распределения. Пример определения параметров хи-квадрата, расчетная величина. Суммарная погрешность измерения.
контрольная работа, добавлен 15.10.2014Экономико-математическое обоснование право- и левосторонней асимметрии нормального распределения Гаусса и только остро- и туповершинности нормального распределения Пуассона. Влияние на асимметрию и эксцесс распределения одновременного действия законов.
статья, добавлен 30.08.2018Понятия случайной выборки, временного ряда и выборочной дисперсии. Критерии серий, "поворотных" точек, Кендалла, согласия. Математическое ожидание случайной величины. Выборочный коэффициент асимметрии. Определение отклонения от нормальности распределения.
лекция, добавлен 29.10.2013Моделирование экономических систем с использованием марковских случайных процессов. Оптимальные методы и модели в управлении экономическими системами. Пример решения транспортной задачи линейного программирования, теория игр и принятия решений.
учебное пособие, добавлен 27.04.2010Теория вероятностей и математическая статистика в принятии решений. Задачи статистического анализа точности и стабильности технологических процессов и качества продукции. Статистика случайных процессов и временных рядов, объектов нечисловой природы.
курсовая работа, добавлен 14.01.2018Анализ численных методов решения математических задач при помощи имитационного моделирования случайных чисел. Описание использования метода Монте-Карло на практике в инвестиционном планировании в условиях неопределенности и высокого экономического риска.
реферат, добавлен 28.10.2019Объекты модели. Моделирование работы с материальными ресурсами. Имитация информационных ресурсов. Моделирование денежных ресурсов и пространственной динамики. Управление модельным временем. Организация квазипараллелизма. Генератор случайных чисел.
учебное пособие, добавлен 18.01.2014Определение особенностей средних величин в экономическом анализе, в которых отображаются показатели товарооборота, товарных запасов, цен. Ознакомление с видами средних величин: средней арифметической, гармонической, геометрической, квадратической.
контрольная работа, добавлен 23.03.2015Схема 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 10.02.2014Сущность задачи проверки статистических гипотез. Проверка гипотез о законе распределения. Критерий К. Пирсона, А.Н. Колмогорова, Мизеса. Статистическая гипотеза как предположение о законе распределения случайной величины или о параметрах этого закона.
реферат, добавлен 24.10.2009