Сущность метода статистического моделирования

Процесс создания модели на основе классического и системного подходов. Моделирование случайных событий и процессов. Понятие о математической схеме. Анализ использования метода Монте-Карло и уравнения Колмогорова. Суть финальных вероятностей состояний.

Подобные документы

  • Разработка плана многокритериальной оптимизации ценовой политики предприятия, включающего использование методов математической статистики и эволюционного моделирования. Рассмотрение преимуществ использования генетического алгоритма и метода Монте-Карло.

    статья, добавлен 18.03.2018

  • Расчет риска инвестиционного проекта методом Монте-Карло c использованием среды MS Excel. Причины применения имитационного моделирования. Задачи имитационного эксперимента. Задание законов распределения вероятностей. Результаты корреляционного анализа.

    презентация, добавлен 29.11.2013

  • Изучение метода статистических испытаний, на примере решения вычислительной математической задачи. Характеристика моделирования по типу модели, и их классификация. Использование рассматриваемых моделей, достоверность и недостатки получаемых результатов.

    краткое изложение, добавлен 27.02.2013

  • Вероятностные характеристики входных воздействий и внутренних параметров систем. Машинное моделирование случайных величин со стандартным равномерным законом распределения. Моделирование случайных процессов. Статистические гипотезы и критерии согласия.

    учебное пособие, добавлен 18.01.2014

  • Основные методы и алгоритмы моделирования случайных величин. Основные вероятностные понятия. Метод средних квадратов фон Неймана. Параметры случайной величины. Получение равномерно распределенных случайных чисел. Моделирование случайных событий.

    лабораторная работа, добавлен 14.06.2015

  • 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

  • Основные области применения системного моделирования, его задачи и значимость для предприятия. Главные подходы к моделированию бизнес-процессов: функционально-модульный, объектно-ориентированный. Структура метода проектирования. Понятие CASE-средств.

    презентация, добавлен 15.10.2013

  • Краткий анализ возможности построения дробно факторной модели. Определение уровней факторов, интервалов варьирования, матрица планирования эксперимента. Имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Определение коэффициентов уравнения регрессии.

    курсовая работа, добавлен 14.10.2020

  • Изучение количественной оценки точности выходных параметров. Решение задачи методом Монте-Карло и вероятностным. Процесс получения случайных реализаций устройства. Математическое или физическое моделирование. Гипотеза о нормальном законе распределения.

    контрольная работа, добавлен 28.01.2013

  • Определение понятия "имитационное моделирование". Аналитические и статистические модели. Имитационное моделирование воспроизводственных процессов в нефтегазовой промышленности. Метод Монте-Карло. Рассмотрение примера - оценка геологических запасов.

    реферат, добавлен 07.05.2009

  • Определение риска и неопределенности. Примеры применения метода нечеткой логики. Основные методы учета рисков при анализе инвестиционных проектов. Имитационное моделирование (метод Монте-Карло). Преимущества и недостатки метода нечетких множеств.

    реферат, добавлен 07.04.2015

  • Общая характеристика методов решения логистических задач. Особенности моделирования и экспертных систем в логистике. Основные принципы системного подхода. Сравнительная характеристика и пример классического и системного подходов к формированию систем.

    реферат, добавлен 07.07.2010

  • Понятие и сущность моделирования, его основные цели, функции и классификация. Математическое и компьютерное моделирование, достоинства и недостатки имитационного моделирования систем. Имитация случайных величин и процессов. Особенности экспертных систем.

    шпаргалка, добавлен 19.09.2017

  • Особенности описания реальной системы вероятностными методами. Вычисление вероятностей одних случайных событий по известным вероятностям других случайных событий. Оценка функций распределения. Точечные оценки неизвестных параметров законов распределения.

    лекция, добавлен 21.03.2018

  • Модель процессов с состояниями сложной структуры на основе узорных структур. Исследование поведения меры устойчивости формального понятия и её оценок. Использование подходов для моделирования процесса госпитализации пациентов с учетом описания состояний.

    дипломная работа, добавлен 28.12.2016

  • Метод статистического моделирования, главные особенности. Экономико-математическая модель задачи, область допустимых решений. Задача на определение: оптимального размера поставки, годовых расходов на хранение запасов. Относительная пропускная способность.

    реферат, добавлен 25.05.2013

  • Изучение основ построения и исследования моделей сложных систем. Особенности теоретических знаний в области системного анализа и теории системного моделирования. Методы использования инструментальных программных средств имитационного моделирования.

    презентация, добавлен 09.11.2013

  • Математическое моделирование внутренних процессов человека. Рассмотрение модели человеческого глаза. Сведения о строении и жизнедеятельности организма человека в анатомических атласах. Эффективность использования метода моделирования в медицине.

    статья, добавлен 19.02.2019

  • Моделирование системы массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло. Разработка схемы обслуживания клиентов и графика зависимости длины очереди от времени. Рекомендации по повышению эффективности работы станции технического обслуживания.

    лабораторная работа, добавлен 21.07.2016

  • 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

  • Понятие и методологические основы имитационного моделирования. Использование законов распределения случайных величин при имитации процессов. Обобщенное распределение Эрланга. Последовательность процедур обработки транзактов в имитационной модели.

    реферат, добавлен 18.02.2015

  • Моделирование - специфическое средство и форма научного познания. Перспективы применения математического аппарата для моделирования аспектов исследования различных проблем. Гносеологическая специфика определения модели. Моделирование как метод обучения.

    статья, добавлен 19.12.2019

  • 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

  • Экономико-математическое моделирование как метод научного познания. Элементы метода моделирования. Этапы и сущность экономико-математического моделирования. Свойства оптимальных решений, полученных с помощью экономическо-математического моделирования.

    реферат, добавлен 03.11.2015

  • Практическое применение модифицированного метода линейного программирования. Определение основных показателей работы АТС. Алгоритм расчета вероятностей. Расчет суммы констант приведения. Построение сетевого графика. Методы имитационного моделирования.

    контрольная работа, добавлен 20.12.2011

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.