Исследование методов формирования случайных величин для моделирования технологических процессов. Моделирование случайных процессов. Случайные числа

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.

Фрагмент текста работы

Формирование случайных чисел с нормальным законом распределения  с использованием предельных теорем теории вероятностей

Пример моделирования случайных чисел с нормальным законом распределения на основе моделировании условий предельной теоремы теории вероятностей приведен в Задании 1.5. Для улучшения асимптотической нормальности случайных чисел используются специальные преобразования (1.10), (1.11).

1. В ячейки А3-E42 записывают 5 рядов по 40 случайных чисел с помощью датчика случайных чисел с равномерным законом распределения [0,1] - СЛЧИС().

2.  В  ячейки F3-F42  записывают случайные числа, полученные путем суммирования  5-ти случайных чисел с равномерным законом распределения (1.8) с  математическим ожиданием и средним квадратическим отклонением .

3. В  ячейки G3-G42  записывают случайные числа, полученные согласно соотношению (1.9) - , где- случайные числа, полученные помощью датчика случайных чисел с равномерным законом распределения, в ячейках А3-E42 – в диапазоне [0,1] - СЛЧИС().

4. В  ячейки H3-H42 записывают случайные числа, полученные согласно соотношению (1.10) - .

5. В  ячейки I3-I42 записывают случайные числа, полученные согласно соотношению (1.11) -  .

6. В  ячейках F, G, H, I 43-46 рассчитывают оценки математического ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения, половины поля рассеяния значений массивов  F3-F42,  G3-G42, H3-H42,  I3-I42 .

7. В  ячейки J3-J15 записывают интервалы значений случайных величин c шагом – 0,05.

8. В  ячейки K3-K16 записывают расчетные значения частот попадания случайной величины (1.9) - ,   c нормальным законом распределения, полученные с помощью функции ЧАСТОТА =ЧАСТОТА(G3:G42;J3:J15).

9. В  ячейки L3-L16 записывают расчетные значения частот попадания случайной величины (1.10) - ,   c нормальным законом распределения, полученные с помощью функции ЧАСТОТА =ЧАСТОТА(H3:H42;J3:J15).

10. В  ячейки M3-M16 записывают расчетные значения частот попадания случайной величины (1.11) - ,   c нормальным законом распределения, полученные с помощью функции ЧАСТОТА =ЧАСТОТА(I3:I42;J3:J15).

11. В  ячейки N3-N16 записывают расчетные значения интегральных частот попадания случайной величины, распределенной по нормальному закону в соответствие с функцией =НОРМРАСП(J3;$G$43;$G$45;1) , где J3 –значения абсолютной частоты в интервале; $G$43 – оценка математического ожидания  массива данных G3-G42  ; $G$45 – оценка среднеквадратического отклонения массива данных G3-G42; 1 – постоянная определяющая расчет интегральных частот попадания случайной величины,   распределенной по нормальному закону.

12. В  ячейки О3-О16 записывают расчетные значения абсолютных частот попадания случайной величины, распределенной по нормальному закону -

13. В  ячейки Р3-Р16 записывают расчетные значения абсолютных частот попадания случайной величины, распределенной по нормальному закону для 40 испытаний - .

14. В  ячейки К19, записывают расчетные значения функции =ХИ2ТЕСТ(K3:K15;P3:P15), L19 - =ХИ2ТЕСТ(L3:L15;P3:P15) , M19- =ХИ2ТЕСТ(M3:M15;P3:P15), определяющие вероятность совпадения наблюдаемых (фактических) абсолютных частот попадания случайных величин в массивах K3-K16 , L3-L16, M3-M16 , абсолютным частотам нормального закона для 40 испытаний приведенных в массиве Р3-Р16.

15. Гистограммы абсолютных частот K3-K16, L3-L16, M3-M16, N3-N16, O3-O16, P3-P16  распределений случайных величин выводят на графики (см. приложение 3).

4. Оформление отчета

Отчет должен содержать:

а) цель работы;

б) лист с отпечатанными статистическими последовательностями и результатами преобразования статистических данных по каждому методу формирования случайных чисел  (один на бригаду студентов);

в) гистограммы и графики преобразований и аппроксимаций;

г) выводы.

5. Контрольные вопросы

1. В чем сущность методов формирования случайных чисел сравномерным законом распределения?

2. Как формируются случайные числа с равномерным законом распределения с заданным математическим ожиданием и дисперсией?

3. В чем сущность методов формирования случайных чисел с произвольными законами распределения?

4. Как формируются случайные числа  подчиненные экспоненциальному закону распределения?

5. Как формируются случайные числа  подчиненные закону распределения Релея?

6. В чем сущность прямого метода моделирования случайных чисел

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.