Оценивание функции плотности и интегрального закона распределения вероятностей по выборке заданного объема

Страницы работы

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.

Содержание работы

Отчёт по лабораторной работе №2

Тема:

«Оценивание функции плотности и интегрального закона распределения вероятностей по выборке заданного объема»

Выполнил: Козлов М.А.

Группа: А-01-03

Проверил:

Москва, 2005г.

      Тема: Оценка функции плотности и интегрального закона распределения вероятностей по выборке заданного объема.

1.  Создание и упорядочивание выборки объёмом в 10 значений.

№        XV_10: -2,463; -2,787; 4,093; 0,742; 1,431; -3,885; 1,816; 2,037; -0,797; -3,555;

  Здесь первый столбец – номер значения по выборке (в упорядоченном по возрастанию виде), а второй – значение элемента выборки.

Гистограмма по значениям выборки:

Диаграмма накопленных частот:

2. Создание выборки размером в 500 значений.

Гистограмма:

Диаграмма накопленных частот:

Вывод: при увеличении числа опытов гистограмма точнее повторяет форму подгоночной кривой (функции плотности и интегрального закона распределения вероятностей).

3. Создание новых случайных величин.

Гистограмма Y1 = Rnd(1):

Гистограмма Z1 = Ln(Y1+1):

Гистограмма Z2 = 10*Y1:

Гистограмма Z3 = Y1+10:

Гистограмма Z4 = (SYi-1)/Ö(1/6) , i=1, 2:

Гистограмма Z5 = (SYi-3)/Ö(1/2),    i=1..6:

Вывод: Взятие логарифма уменьшает интервал распределения, а положение максимума смещается . При добавлении константы смещает интервал распределения на эту константу, а при умножении на константу – увеличивается на эту константу. При увеличении количества случайных величин, входящих в формулу для расчета значений столбца интервал распределения увеличивается, кривая вытягивается вдоль вертикальной оси, а гистограмма точнее повторяет форму подгоночной кривой.

4. Построение нового графика для первой выборки.

И для выборки в 500 значений:

Вывод: Данный метод анализа позволяет линейно аппроксимировать график по зашумленным входным данным.

Похожие материалы

Информация о работе

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.