Другие предметы \ Методы оптимизации транспортных процессов

Статистический метод оценки количества информации

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

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ГОУ ВПО «МАГНИТОГОРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. Г.И.НОСОВА»

Факультет Горных технологий и промышленного транспорта

Кафедра Промышленного транспорта

Специальность 2401 Организация перевозок и управление на транспорте

Отчет

по лабораторной работе №1

ВАРИАНТ № 27

на тему: «Статистический метод оценки количества информации»

Выполнила Тагирова Ольга Радиковна группа ГТ-06-2

Проверил Красавин Алексей Юрьевич

Магнитогорск 2007

1. Исходные данные моделируемого процесса

Первая случайная величина

Вторая случайная величина

закон

параметры

закон

параметры

гамма

А=10; В=600;

α=10; β=14

нормальный

А=100;В=200;

М=150; S=20

2. Гистограмма частоты передачи сообщений

В ходе данной лабораторной работы мы построили гистограммы, характеризующие распределение частоты различного количества информации в сообщениях о случайных событиях, описываемых законами распределения случайной величины.

На гистограмме мы видим столбцы, содержащие значения частот попадания сообщений с разным количеством информации в различные интервалы для двух случайных величин. Для первой случайной величины самая большая частота на втором интервале самая маленькая на одиннадцатом. Для второй случайной величины - самая большая на седьмом интервале, самая маленькая – так же на первом. Для обеих величин частота равна нулю на двенадцатом интервале. Почти во всех случаях частота для первой величины больше чем для второй.

3. Вывод по лабораторной работе.

Цель данной лабораторной работы заключалась в экспериментальной проверке зависимости количества информации в сообщении о случайном событии от вероятности осуществления этого события. В ходе выполнения лабораторной работы мы смоделировали поток информационных сообщений о событиях, имеющих разную вероятность, рассчитали количество информации в сообщениях, проанализировали зависимость количества информации в сообщениях от вероятности соответствующего события. Так же мы построили гистограммы содержащие частоты количества информации в сообщениях о случайных событиях, описываемых законами распределения случайной величины. Для понимания зависимости мы выполняем несколько моделирующих расчетов. В разных модельных расчетах внешний вид гистограмм не претерпевает принципиальных изменений.