Многомерные параметрические модели случайных подстановок и их вероятностно-статистический анализ
Равновероятная модель случайных подстановок: результаты. Асимптотическая нормальность чисел конгруэнтных циклов в d-параметрической модели случайных подстановок. Статистические задачи для случайных подстановок с цензурированными данными. Проверка гипотез.
Подобные документы
Пример группировки значений и построения эмпирической функции распределения и гистограммы. Пример восстановления интервалов, оценки с помощью критерия Пирсона хи-квадрата согласия данных с нормальным распределением. Пример нахождения выборочных регрессий.
контрольная работа, добавлен 07.04.2016Формулы Бейеса и Бернулли. Понятие непрерывной случайной величины. Биноминальное распределение и распределение Пуассона. Числовые характеристики дискретных случайных величин. Условные законы распределения, линейная регрессия. Закон больших чисел.
курс лекций, добавлен 18.10.2017Изучение способа организации данных. Математические структуры, описываемые одномерными и многомерными массивами. Их создание и инициализация. Процесс генерации последовательного ряда случайных чисел. Пример компьютерного варианта пары игральных костей.
лабораторная работа, добавлен 10.12.2013Определение вероятности суммы совместных событий. Непрерывные случайные величины. Числовые характеристики случайных величин. Нормальный закон (распределение Гаусса). Функции случайной величины. Центральная предельная теорема. Закон больших чисел.
презентация, добавлен 10.08.2015- 105. Группы и их графы
Понятие, свойства алгебраических операций. Изоморфизм групп, подгруппы. Смежные классы, фактор-группы, гомоморфизм и циклические группы. Определение графов, изоморфизм. Графы специального вида, деревья, циклы и планарность. Группы подстановок и тетраэдра.
курсовая работа, добавлен 29.06.2014 - 106. Аппроксимация экспериментальных распределений случайных чисел стандартными статистическими законами
Метод моментов аппроксимации экспериментальных распределений стандартными статистическими законами. Схема эмпирической и гипотетической функции распределения. Метод моментов для экспоненциального закона. Функция плотности экспоненциального закона.
лекция, добавлен 23.09.2017 - 107. Метод Монте-Карло
Характеристика численных методов в математических расчетах. Описания методов для решения различных задач с помощью случайных последовательностей. Обзор техники моделирования случайной последовательности чисел. Практическое применение метода Монте-Карло.
доклад, добавлен 21.03.2015 - 108. Теория вероятностей
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 - 109. Булевы функции
Существенная и фиктивная переменная функции. Наборы значений, которые принимают переменные. Функция, полученная с помощью подстановок функций друг в друга на места переменных, а также с помощью переименования этих переменных. Выражение суперпозиции.
контрольная работа, добавлен 24.09.2012 Изучение случайных явлений, статистическая обработка результатов численных заданий. Решение задач, связанных с теорией вероятности. Способы вычисления наступления предполагаемого события. Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал.
контрольная работа, добавлен 18.12.2013- 111. Метод Монте-Карло
Исследование машинных систем методом имитационного моделирования (метод Монте-Карло), простые и экономные способы формирования последовательности случайных чисел. Характеристика области применения метода Монте-Карло, его достоинства и недостатки.
реферат, добавлен 18.03.2014 Построение гистограммы рассеивания единичных замеров и теоретической кривой нормального распределения. Проверка выборки на соответствие по критерию Пирсона. Определение доверительного интервала рассеивания случайных погрешностей вокруг среднего значения.
реферат, добавлен 14.06.2013- 113. Дисперсионный анализ
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 Основные понятия теории множеств. Законы, которым подчиняются операции объединения, перечисления и дополнения множеств. Определение бинарных отношений, свойства операций над отношениями. Элементы теории подстановок. Основные понятия теории графов.
учебное пособие, добавлен 15.10.2016Основные 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 02.09.2016Случайные величины, сконструированные на основе нормального распределения, которые наиболее часто встречаются в математической статистике. Распределение случайных величин в статистических таблицах. Функция распределения двумерной случайной величины.
контрольная работа, добавлен 27.03.2022Характеристика сути анализа выборки методом критерия Пирсона. Первичная обработка одномерной выборки. Расчет основных характеристик случайной величины по сгруппированным данным. Проверка гипотезы о равномерном распределении генеральной совокупности.
курсовая работа, добавлен 11.02.2016- 118. Теория вероятности
Основное положение теории вероятности – науки, занимающейся изучением закономерностей массовых случайных явлений. Возможные результаты единичной операции, или испытания. Основные категории теории вероятности. Описание пространства элементарных событий.
реферат, добавлен 16.06.2015 Практическое решение логических статистических задач с применением закона случайных величин, дисперсии, среднеквадратических отклонений, закона распределения оцениваемого параметра. Построение многоугольников, полигонов и графиков по найденным величинам.
задача, добавлен 10.12.2014Статистическое моделирование как научное направление, области его применения. Методы Монте-Карло: анализ общей схемы, достоинства, недостатки и примеры применения. Случайные числа, генераторы случайных и псевдослучайных чисел. Метод Hit-Or-Miss.
лекция, добавлен 18.07.2013Свойства, методы моделирования и оценка параметров устойчивых распределений. Анализ моделей GARCH, GARCH с устойчивыми остатками и SGARCH для финансовых временных рядов. Построение разных типов вероятностных моделей с помощью средств пакета Mathematica.
курсовая работа, добавлен 25.10.2012Ознакомление с системой Octave, правилами создания числовых массивов и приобретение практических навыков по использованию средств системы для работы с ними. Создание вектор-строки и вектор-столбца. Матрица нормально-распределенных случайных чисел.
лабораторная работа, добавлен 20.11.2019Методы обработки экспериментальных данных. Случайные величины и законы распределения. Основные свойства плотности распределения. Числовые характеристики случайных величин. Кривые распределения с различной степенью крутости. Виды асимметрии распределений.
курсовая работа, добавлен 11.11.2015Основные идеи системной нечеткой интервальной математики. Доказательство теорем, показывающих, что нечеткие множества и результаты операций над ними можно рассматривать как проекции случайных множеств и результатов соответствующих операций над ними.
статья, добавлен 12.05.2017История понятия случайной величины. Закон больших чисел, расширение проблематики, связанной с ним в работах ученых. Введение математического ожидания и дисперсии в теорию вероятностей. Заложение основ теории случайных процессов на базе физических задач.
реферат, добавлен 29.12.2020