Mathcad : математический практикум. Часть 2. Есипенко Д.Г - 59 стр.

UptoLike

Рубрика: 

59
производится с помощью функции hist(
ξ
,
x
), где
x
- массив, содержащий
значения середин интервалов группировки. Прежде чем обратиться к
функции hist(
ξ
,
x
), необходимо вычислить середины интервалов
группировки и присвоить их значения элементам массива
x
. Значения
функции hist(
ξ
,
x
) вектор, компоненты которого равны количеству
элементов массива
ξ
, которые попадают в интервал группировки, середина
которого равна соответствующей компоненте массива
x
.
При первичной обработке выборочных данных можно рекомендовать
несколько общих правил:
1) Перед началом группировки следует упорядочить выборочные
значения в порядке возрастания . Такая упорядоченная в порядке
возрастания выборка называется вариационным рядом.
2) При выборе числа интервалов группировки следует
ориентироваться на 10-20 интервалов.
3) Предпочтительнее использовать интервалы одинаковой длины .
4) При анализе обхватывайте всю область данных.
5) Избегайте полуоткрытых промежутков.
6) Интервалы группировки не должны перекрываться .
2.7 Моделирование выборок из стандартных распределений
MathCAD обладает богатой библиотекой встроенных функций ,
предназначенных для генерирования выборок из генеральных совокупностей
с наиболее распространенными стандартными распределениями. Они
собраны в разделе Random Numbers (случайные числа) библиотеки
встроенных функций пакета . Например, для генерации нормального
распределения предназначена функция
)
,
,
(
rnorm
σ
µ
k
, значением которой
является вектор, содержащий k выборочных значений нормально
распределенной случайной величины с математическим ожиданием
µ
ξ
M
и дисперсией
2
σξ =D .
Ниже приведен список функций MathCAD, генерирующих выборки:
Бета - распределение:
),,(
21
sskrbeta
.
Биномиальное распределение: rbinom(k,n,p).
Распределение Коши: rcauchy(k,l,s).
                                     59
производится с помощью функции hist( x, ξ ), где x - массив, содержащий
значения середин интервалов группировки. Прежде чем обратиться к
функции hist( x, ξ ), необходимо вычислить середины интервалов
группировки и присвоить их значения элементам массива x . Значения
функции hist( x, ξ ) – вектор, компоненты которого равны количеству
элементов массива ξ , которые попадают в интервал группировки, середина
которого равна соответствующей компоненте массива x .
     При первичной обработке выборочных данных можно рекомендовать
несколько общих правил:
       1) Перед началом группировки следует упорядочить выборочные
          значения в порядке возрастания. Такая упорядоченная в порядке
          возрастания выборка называется вариационным рядом.
       2) При    выборе    числа     интервалов   группировки   следует
          ориентироваться на 10-20 интервалов.
       3) Предпочтительнее использовать интервалы одинаковой длины.
       4) При анализе обхватывайте всю область данных.
       5) Избегайте полуоткрытых промежутков.
       6) Интервалы группировки не должны перекрываться.



     2.7   Моделирование выборок из стандартных распределений

     MathCAD обладает богатой библиотекой встроенных функций,
предназначенных для генерирования выборок из генеральных совокупностей
с наиболее распространенными стандартными распределениями. Они
собраны в разделе Random Numbers (случайные числа) библиотеки
встроенных функций пакета. Например, для генерации нормального
распределения предназначена функция rnorm(k , µ, σ ) , значением которой
является вектор, содержащий k выборочных значений нормально
распределенной случайной величины с математическим ожиданием Mξ =µ
и дисперсией Dξ =σ 2 .
     Ниже приведен список функций MathCAD, генерирующих выборки:
     • Бета-распределение: rbeta( k , s1 , s 2 ) .
     • Биномиальное распределение: rbinom(k,n,p).
     • Распределение Коши: rcauchy(k,l,s).