Управление качеством. Илларионов О.И - 4 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

4
дисперсия D или стандартное отклонение σ = D;
коэффициент корреляции между двумя случайными величинами R;
квантиль распределения порядка P.
Применение гауссовского распределения
Гауссовская функция плотности вероятности
2
2
1(μ)
() exp ,
σ2π
2σ
x
wx
⎛⎞
−
=−
⎜⎟
⎜⎟
⎝⎠
(1.1)
где μ и σ – параметры, совпадающие в данном случае с математичес-
ким ожиданием и стандартным отклонением.
В Matlab значения w(x) вычисляются с помощью оператора
(, , )normpdf x mu sigma . (1.2)
Стандартное значение СВ (μ = 0 и σ = 1) вычисляется с помощью
оператора normpdf (x).
Функция распределения
() ()
x
Fx wtdt
−∞
=
∫
(1.3)
в Matlab реализуется оператором
(, , )normсdf x mu sigma . (1.4)
Для стандартной СВ применяется оператор normcdf(x).
Математическое ожидание и стандартное отклонения гауссовской
СВ вычислять не приходится, так как они заданы изначально и входят в
выражение функции плотности вероятности. Однако формально значения
математического ожидания и дисперсии D = σ
2
случайной величины мож-
но вычислить с помощью оператора Matlab [mu, D] = normstat(mu, sigma).
Коэффициент корреляции вычисляется приблизительно по данным
измерений. Способ вычислений будет рассмотрен позднее.
Примеры графиков функций w(x) (рис. 1.1) и F(x) (рис. 1.2) и проце-
дуры их построения приведены ниже.
Построение графика функции w(x):
>> x = –4:0.01:4;
>> y = normpdf(x);
>> plot(x, y); grid

Страницы