Имитационное моделирование
  
 

 
 
 
Статистическое моделирование. Непрерывная случайная величина. Равномерно распределённая плотность.

Постановка задачи:
   Имитационное моделирование выборочной совокупности для непрерывной случайной величины, имеющей равномерно возрастающую (или убывающую) плотность вероятностей в заданном интервале (a,b), и первичная статистическая обработка полученной выборочной совокупности.
   Пусть непрерывная случайная величина X имеет на заданном интервале (a,b): a) равномерно возрастающую плотность вероятностей с функцией распределения вероятностей; б)равномерно убывающую плотность вероятностей.
 Работа состоит из трёх частей:
 1. Исследование генеральной совокупности (теоретического распределения непрерывной случайной величины) методами теории вероятностей
    1.1. Определить
     -интервал (a,b)
     -аналитические и графические представления плотности и функции рапределения вероятностей.
   1.2. Вычислить для непрерывной случайной величины X числовые характеристики теоретического распределения:
  2. Имитационное моделирование выборочной совокупности для непрерывной случайной величины. На основе известной плотности (или функции) распределения вероятностей, методом имитационного моделирования получить реализацию выборочной совокупности заданного объема (например, n=900) для непрерывной случайной величины X:
  3. Первичная статистическая обработка выборочной совокупности полученной методом имитационного моделирования.
    3.1. По полученной реализации выборочной совокупности x1,x2,..xn заданного объёма n:
     -построить вариационный ряд, применяя известный алгоритм сортировки по возрастанию
     -найти отрезок I=[x_min,x_max], где x_min = x1

Замечание: В данной работе для решения поставленной задачи также используются пакеты stats, statplots и plots.


_ Maple  Zip_Maple_10  


 


~Статистическое моделирование. Дискретная случайная величина.~
к задаче »

~Статистическое моделирование. Непрерывная случайная величина. Равномерно распределённая плотность.~
к задаче »

~Статистическое моделирование. Нормальная случайная величина.~
к задаче »