ВУЗ:
Составители:
111
этом случае снижается эффективность имитационного
моделирования.
5.2. Значимость оценки
5.2.1. Статистическая проверка гипотезы
относительно вероятности.
При имитационном
моделировании получают практические (эмпирические)
результаты, которые затем аппроксимируют известными
теоретическими распределениями, т.е. выдвигают гипотезу,
то данное теоретическое распределение аппроксимирует
эмпирическое распределение. Например, необходимо
проверить гипотезу относительно того, что при
выполнении имитационного моделирования частость
р
*
=m/N является оценкой вероятности р события.
Пусть проверяется настройка станка на среднюю точку
поля допуска. Проведено 280 независимых испытаний и
интересующее нас событие появилось 151 раз. Модель
появления независимых событий – биноминальное
распределение. Если гипотетическая вероятность события
р=1/2, то математическое ожидание равно
Nр=280(1/2)=140, а среднеквадратичное отклонение
биноминального распределения определится из формулы
11
22
=
××Npq 280
=8,37, где q=1-р – вероятность не
появления события. Надо получить ответ на вопрос: можно
ли считать наблюденную частоту 151 достаточно близкой к
теоретической норме 140, отвечающей гипотезе
р=1/2.
Чтобы получить ответ на заданный вопрос, следует
выбрать границу допустимых при гипотезе отклонений
частот (или частостей) от математического ожидания.
Будет определено критическое отклонение, превышение
которого при выдвинутой гипотезе настолько
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 109
- 110
- 111
- 112
- 113
- …
- следующая ›
- последняя »
