Моделирование и анализ случайных процессов. Прохоров С.А. - 54 стр.

UptoLike

Составители: 

53
8. Привести результаты эксперимента: гистограмму, статистическую функцию
распределения (см. приложение П.22, таблицу П.22.1-П.22.2).
9. Определить относительные погрешности оценки параметров модели. Ре-
зультаты представить в табличной форме.
10. Пункты 4-8 повторить для
03,002,0
=
δ
и сделать выводы о качестве ге-
нерирования ПСП и допустимой погрешности восстановления функции распределе-
ния.
11. Пункты 4-8 повторить для объёмов выборки N=1000, 2000, 5000.
12. Пункты 4-8 повторить для
va
r
x
=
Δ
.
13. Сравнить результаты генерирования ПСП с результатом, полученным мето-
дом инверсного преобразования с помощью подсистемы «Генерирование процесса с
помощью обратной функции».
2.3. Содержание отчёта
1. Цель работы.
2. Метод и алгоритм моделирования некоррелированных временных рядов для
заданного закона распределения приближенным методом.
3. Координаты узловых точек функции распределения, заданные
таблично, до
и после «трансформации» закона распределения. Построить гистограмму, статисти-
ческую плотность распределения вероятностей, реализацию ПСП.
4. Примеры реализации некоррелированного временного ряда.
5. Координаты узловых точек для заданного преподавателем закона распреде-
ления для
03,001,0 =δ
.
6. Примеры гистограмм для различного объёма выборки – N=500, 1000, 2000,
5000,
01,0=δ , M=20.
7. Пример результатов эксперимента: гистограммы, статистической функции
распределения.
8. Значения параметров, определенные по методу моментов, и модуль относи-
тельной погрешности оценки параметров закона распределения для N=500, 1000,
2000, 5000, представленные в табличной форме.
9. Выводы по работе.
2.4. Контрольные вопросы
1. В каких случаях применяется приближенный метод генерирования?
2. Из каких соображений выбирается
допустимая погрешность восстановления
функции распределения при генерировании ПСП приближенным методом?
3. Назовите способы задания функции распределения, их преимущества и не-
достатки.