Основы моделирования и первичная обработка данных

Моделирование непрерывной случайной величины, распределенной по нормальному закону и правила экспоненциального, равномерного, нормального распределения. Особенности сбора статистических данных для получения оценок характеристик случайных величин.

Подобные документы

  • Понятия 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 15.05.2010

  • Методика определения среднеквадратического отклонения. Составление вариационного ряда по возрастанию после отсева промахов. Вычисление ширины, границы бинов и оценки средней плотности вероятности. Построение гистограммы и расчет критерия Пирсона.

    курсовая работа, добавлен 03.04.2015

  • Расчет экономического эффекта работы банка. Имитационное моделирование на основании предварительно установленных зависимостей. Функция распределения экспоненциального закона. Корректировка времени обслуживания клиентов касс. Закон распределения Пуассона.

    контрольная работа, добавлен 28.02.2015

  • Общая 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 06.04.2018

  • Статистические методы моделирования и прогнозирования социально-экономических явлений. Системы статистических показателей отраслей экономики. Структурная и аналитическая группировка данных. Анализ вариационных частотных и кумулятивных рядов распределения.

    контрольная работа, добавлен 21.06.2015

  • Сущность и классификация степенных величин. Особенности средней арифметической, геометрической и гармонической, их признаки и свойства. Характеристика метода группировок, его типология. Сравнение статистических данных на примере уровня жизни населения.

    реферат, добавлен 21.08.2009

  • Понятие 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 12.02.2011

  • Воспроизведение с помощью электронно-вычислительных машин функционирования вероятностной модели некоторого объекта. Задачи статистического моделирования. Формирование случайных величин с заданными законами распределения. Общие сведения о цепях Маркова.

    учебное пособие, добавлен 28.12.2013

  • Диаграммы "сущность-связь" как наиболее распространенное средство моделирования данных. Разработка методологии семантического моделирования IDEF1Х. Основные этапы построения модели данных: идентификация сущностей, отношений (связей) и атрибутов.

    презентация, добавлен 07.12.2013

  • Вероятность рентабельности работающих подразделений. Значения случайной величины интегральной функции. График функции и локальная теорема Лапласа. Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение нормальной распределенной случайной величины Х.

    контрольная работа, добавлен 02.10.2015

  • Использование системы моделирования для оценки эффективности распределенной вычислительной среды в различных ситуациях. Сценарий работы системы моделирования Grid. Основные компоненты системы моделирования Grid. Обработка результатов моделирования.

    реферат, добавлен 29.09.2014

  • Характеристика целей и задач имитационного моделирования. Схема основных бизнес-процессов компании. Определение состава исходных данных для моделирования. Статистическое исследование бизнес-процесса, подлежащего моделированию, обработка информации.

    курсовая работа, добавлен 27.12.2015

  • Сущность и значение средних величин, основные условия их расчета и особенности применения в экономическом анализе. Рассмотрение основных свойств средней арифметической. Анализ примеров на основе реальных статистических данных. Значение процента прироста.

    презентация, добавлен 17.01.2014

  • Сущность 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

  • Основные понятия теории моделирования экономических систем и процессов. Моделирование случайных событий и величин. Общие сведения о MATLAB/SIMULINK. Моделирование процессов обслуживания заявок в условиях отказов. Примеры построения имитационных моделей.

    учебное пособие, добавлен 27.02.2015

  • 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 06.06.2016

  • Проверка гипотезы нормального распределения концентрации примесей в органическом веществе. Расчет оценок для математического ожидания, среднеквадратического отклонения, коэффициентов асимметрии и эксцесса. Определение эмпирической функции распределения.

    курсовая работа, добавлен 25.02.2012

  • Требования, 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 04.02.2016

  • Оценка математического ожидания и дисперсии случайной величины. Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал. Поиск доверительной области для плотности распределения и функции распределения, соответствующие доверительной вероятности.

    контрольная работа, добавлен 12.11.2017

  • Все физические величины теоретически могут принимать бесчисленное множество значений. Для решения вопроса о “единицах измерения” любых случайных величин, с которыми приходится иметь дело в прикладной статистике, достаточно использовать четыре вида шкал.

    реферат, добавлен 28.01.2009

  • Классификация и этапы экономико-математического моделирования. Анализ производственных функций и покупательского спроса, построенных на основе обработки статистических данных. Применение теории вероятностей, теоретической и математической статистики.

    контрольная работа, добавлен 01.06.2016

  • Общее понятие статистической сводки. Метод группировки как основа статистической методологии. Особенности рядов распределения. Понятие полигона, гистограммы распределения и их применение в статистике. Основные элементы статистических показателей.

    контрольная работа, добавлен 14.08.2010

  • Особенности эконометрического моделирования стоимости квартир в Московской области, наименование показателей и исходных данных для его осуществления. Прогноз спроса на две недели. Графическое представление результатов моделирования и прогнозирования.

    контрольная работа, добавлен 27.01.2012

  • Сущность, особенности и способы применения метода моделирования случайных величин (метод Монте-Карло). Экономико-математическая модель задачи на использование ресурсов при производстве. Расчет оптимального размера и периода поставки, точки заказа.

    контрольная работа, добавлен 23.05.2013

  • Методологии и задачи моделирования бизнес-процессов. Применение методологии IDEF0/SADT, EPC и UML для концептуального моделирования процессов. Модель данных событийно-процессной цепи описываемой сетью Петри. Модель структуры данных для синхрографа.

    статья, добавлен 01.09.2018

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.