50686

Моделирование дискретной случайной величины

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Цель работы. Практическое освоение алгоритма программной генерации дискретной случайной величины и методов статистической проверки разработанного генератора.

Русский

2014-01-28

267 KB

3 чел.

Лабораторная работа № 3

Моделирование дискретной

случайной величины

Цель работы. Практическое освоение алгоритма программной генерации дискретной случайной величины и методов статистической проверки разработанного генератора.

Clc

clear all

format compact

format long

%--------------------------------------------------

k=input('Enter k=');    % ввод числа членов полинома

     

Enter k=30     

%--------------------------------------------------

vsv=1:k;     

%--------------------------------------------------

dz= vsv.^6.*pi^6;

p= 945./dz;      % ввод полинома

%--------------------------------------------------

cp=cumsum(p);    %сумма полинома

%--------------------------------------------------

figure(1)     

   subplot(2,1,1)    %график плотности распределения

   plot(p,'b.')     

   title('Density')    

  

  subplot(2,1,2)    

   bar(vsv+0.5,cp,1,'or')   % график ф-ции распред.

   title('Function of distribution')   

         

%--------------------------------------------------

n=input('Enter n=');     % кол-во случайных величин

     

Enter n=70     

%--------------------------------------------------

for t=n:-1:1,     

   x(t)=sum(cp<=rand)+1;   % генератор счлуч величин

end      

%--------------------------------------------------

figure(2)     

   plot(x,'m*')     

   title('discrett chance value')  % возможные значения случ вел.

   xlabel('N');     

   ylabel('value');    

%--------------------------------------------------

m=mean(x);     

sko=std(x);     

dissv=sko*sko;    

mt=sum(vsv.*p);    

dissvt=sum(vsv.*vsv.*p)-mt*mt;  % вывод теоретич. и эксп. величин

skot=sqrt(dissvt);    % матожид, дисперсии

     % квадратич. отклонения

Theoretic           Experimental

mean=1.0193        mean=1.03

disp=0.024998        disp=0.049596

sko=0.15811          sko=0.2227      

%--------------------------------------------------

disp('Theoretic           Experimental')

disp(['mean=',num2str(mt),'        mean=',num2str(m)])

disp(['disp=',num2str(dissvt),'        disp=',num2str(dissv)])

disp(['sko=',num2str(skot),'          sko=',num2str(sko)])

%--------------------------------------------------%

g=input('Enter level of reliability:  '); % пераразбиваем карманы для более точного

disp('Theoretic reliable interval')  % рассчета hi2

     

Enter level of reliability:  0.9   

%--------------------------------------------------

z=erfinv(g)*sqrt(2);     %рассчет доверительного интервала(теор)

delta=z*skot/sqrt(n);    

display(['At ',num2str(m-delta),' to ',num2str(m+delta)])

Theoretic reliable interval   

At 0.99901 to 1.061    

%--------------------------------------------------

disp('Experimental reliable interval')  

q=tinv((g+1)/2,n-1);    % рассчет доверительного интервала(практ.)

delta1=q*sko/sqrt(n);    

display(['At ',num2str(m-delta1),' to ',num2str(m+delta1)])

     

Experimental reliable interval  

At 0.98581 to 1.0742    

%--------------------------------------------------

v=hist(x,vsv);     

%--------------------------------------------------

figure(3)     

   bar(vsv,v,1,'m')    

   title('Histogram on k karmanov')  

   ylabel('N*freq');    

   xlabel('n')     

%--------------------------------------------------

gr=input('How many pocket in group:  ');

karm=ceil(k/gr);

zap=zeros(1,karm*gr-k); %nuli

v1=sum(reshape([v zap],gr,karm));  

p1=sum(reshape([p zap],gr,karm))*n;

%--------------------------------------------------

figure(4)     

   xc=(gr+1)/2:gr:k+gr/2;   

   bar(xc,v1,1,'g')    

   title('Histogram on KARM karmanov (Exp-blue, Theor-green)')

   xlabel('Intervals')    

   ylabel('N*freq')    % вывод распределения случ величины

    hold on      

       bar(xc,p1,0.8,'b')    

   hold off     

%--------------------------------------------------

hi2=sum(((v1-p1).^2)./p1);  

stsv=karm-1;     

disp(['hi2 =',num2str(hi2),'         Degrees of freedom=',int2str(stsv)])

 

%--------------------------------------------------

disp(['50% ot   ',num2str(chi2inv(0.25,stsv)),'      do  ',num2str(chi2inv(0.75,stsv))])

disp(['60% ot   ',num2str(chi2inv(0.2,stsv)),'      do  ',num2str(chi2inv(0.8,stsv))])

disp(['70% ot   ',num2str(chi2inv(0.15,stsv)),'      do  ',num2str(chi2inv(0.85,stsv))])

disp(['80% ot   ',num2str(chi2inv(0.10,stsv)),'      do  ',num2str(chi2inv(0.90,stsv))])

Enter n=50

Vvedite k=10000

Theoretic           Experimental

mean=1.0193        mean=1.0173                 Enter level of reliability:  0.95

disp=0.024998        disp=0.024403             Theoretic reliable interval At 1.0142 to 1.0204

sko=0.15811          sko=0.15622                  Experimental reliable interval  At 1.0142 to 1.0204

How many karmanov in group:  2                hi2 =0.2152     Degrees of freedom=24

50% ot   19.0373      do  28.2412                  60% ot   18.0618      do  29.5533

70% ot   16.9686      do  31.1325                  80% ot   15.6587      do  33.1962


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

37983. Ознакомление с характеристиками магнитных свойств вещества и определение зависимости магнитной индукции и магнитной проницаемости ферромагнитного образца от напряжения поля 46.5 KB
  Вывод: Мы ознакомились с характеристиками магнитных свойств вещества и определили зависимость магнитной индукции и магнитной проницаемости ферромагнитного образца от напряженности поля.
37984. Ознакомление с общими принципами передачи электрической энергии на большие расстояния и определение потерь напряжения в моделях электрических линий 84.5 KB
  Вывод: 1 Способ определения потерь U= I= 2 I точнее поскольку в этой формуле используется только один измерительный прибор амперметр а в способе определения потерь U= U1 U2 используется два прибора вольтметра поэтому он менее точен.
37985. ОСОБЕННОСТИ ПОРАЖЕНИЯ АОХВ С ПРЕЕМУШЕСТВЕННО ЦИТОТОКСИЧЕСКИМ ДЕЙСТВИЕМ 128.5 KB
  Практически любая тяжелая интоксикация в той или иной степени вызывает поражение клеток различных типов. При этом могут возникать функциональные или грубые структурные изменения клеточных мембран, внутриклеточных структур, нарушения генетического аппарата, процессов синтеза белка и других видов пластического обмена. Зачастую повреждения носят вторичный характер, когда изменения в клетках органов и тканей происходят за счет нарушения токсикантами или их метаболитами гемодинамики, газообмена
37987. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ СХЕМ В ПРОГРАММЕ ELECTRONICS WORKBENCH 581.5 KB
  Из источников питания рассмотрены параметрические компенсационные и импульсные стабилизаторы напряжения а также тиристорные источники питания с фазовым управлением. Источники Батарея ЭДС источника постоянного напряжения или батареи измеряется в вольтах и задается величинами в диапазоне от мкВ до кВ. Ко входу устройства необходимо подключить функциональный генератор или другой источник переменного напряжения. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1 ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ И КОМПЕНСАЦИОННЫЕ СТАБИЛИЗАТОРЫ НАПРЯЖЕНИЯ Современная электроника предъявляет жесткие...
37988. Исследование сопротивления заземляющих устройств 373.5 KB
  Измерить сопротивление заземления нулевого провода учебного корпуса определить сопротивление грунта изучить методику расчета сопротивления заземляющего устройства. Штатное заземление нулевого провода учебного корпуса измерители сопротивления заземлений МС08 М416 Ф4103М1 зонд и вспомогательный заземлитель. В этом случае если человек стоит на земле цепь тока замыкается через землю причем величина тока проходящего через человека зависит от режима нейтрали сети сопротивления изоляции и емкости фаз относительно земли.
37989. Измерение физических величин 420 KB
  Содержатся сведения необходимые для обработки результатов измерений физических величин. Рассматриваются способы измерений различные виды погрешностей алгоритм обработки результатов прямых и косвенных измерений правила приближенных вычислений а также пример оформления отчета о выполнении лабораторной работы.1 ИЗМЕРЕНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН Цель работы: ознакомиться с основами теории погрешностей методикой обработки результатов прямых и косвенных измерений физических величин измерить объем полого...
37990. Определение момента инерции стержня из упругого нецентрального удара 159.5 KB
  Цель работы: изучение закономерностей упругого нецентрального удара определение момента инерции тела вращающегося вокруг неподвижной оси. Линия удара это общая нормаль к поверхности соударяющихся тел в точке их соприкосновения. Если при ударе центры масс двух тел находятся на линии удара то удар является центральным.