Моделирование случайных величин с заданным законом распределения
Генерирование последовательности из N с.в. с требуемым законом распределения и параметрами распределения (матожидание Мх, дисперсия Dx). Построение гистограммы распределения. Проверка соответствия полученных результатов заданному закону распределения.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 07.08.2011 |
| Размер файла | 46,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Министерство образования и науки
Московский государственный институт экономики, статистики и информатики (МЭСИ)
Рязанский филиал
Кафедра информационных технологий
Контрольная работа
по дисциплине: Имитационное моделирование экономических процессов
на тему: Моделирование случайных величин с заданным законом распределения
Выполнила студентка 4-го курса
гр. Ря-ЗКЕ-701
заочной формы обучения
Кулешова О.А.
Проверил: Доцент
Хрюкин В.И.
Рязань 2011г.
Дано:
|
Вариант |
Распределение |
N |
матожидание |
дисперсия |
|
|
10 |
нормальное |
90 |
71 |
50 |
Указание: при моделировании рекомендуется использовать табличный процессор Excel.
моделирование случайная величина распределение
Задание 1
Сгенерировать последовательность из N с.в. с требуемым законом распределения и параметрами распределения (матожидание Мх, дисперсия Dx)
Нормальное распределение, также называемое гауссовским распределением или распределением Гаусса -- распределение вероятностей, которое задается функцией плотности распределения:
где параметр м -- среднее значение (математическое ожидание) случайной величины и указывает координату максимума кривой плотности распределения, а уІ -- дисперсия.
Формирование случайных чисел с нормальным законом распределения основывается на использовании центральной предельной теоремы вероятности. Согласно ей, при сложении достаточно большого числа независимых случайных величин с одинаковым распределением получается случайная величина с нормальным распределением. На практике чтобы получить нормальное распределение достаточно сложить 6 экземпляров случайного числа от 0 до 1.
|
0,292999 |
0,901908 |
0,13035 |
0,64916 |
0,479804 |
0,259994 |
|
|
0,800513 |
0,329752 |
0,174805 |
0,220615 |
0,946193 |
0,293973 |
|
|
0,948106 |
0,347253 |
0,917869 |
0,99355 |
0,901924 |
0,943661 |
|
|
0,220904 |
0,106073 |
0,293553 |
0,906959 |
0,878402 |
0,161421 |
|
|
0,234901 |
0,604633 |
0,625375 |
0,382472 |
0,922856 |
0,646469 |
|
|
0,732976 |
0,363278 |
0,773583 |
0,597859 |
0,565941 |
0,992015 |
|
|
0,341638 |
0,42614 |
0,225394 |
0,18892 |
0,449769 |
0,735584 |
|
|
0,569427 |
0,04974 |
0,912458 |
0,280967 |
0,536611 |
0,881916 |
|
|
0,031889 |
0,379032 |
0,949121 |
0,702868 |
0,402645 |
0,615472 |
|
|
0,373722 |
0,552511 |
0,835505 |
0,853503 |
0,289234 |
0,511474 |
|
|
0,264199 |
0,210327 |
0,462977 |
0,797284 |
0,133808 |
0,433657 |
|
|
0,625352 |
0,46883 |
0,943723 |
0,608026 |
0,49383 |
0,075388 |
|
|
0,502631 |
0,358319 |
0,979827 |
0,487383 |
0,750711 |
0,881254 |
|
|
0,255701 |
0,823915 |
0,259903 |
0,770843 |
0,614528 |
0,440494 |
|
|
0,015011 |
0,367495 |
0,998232 |
0,89683 |
0,244393 |
0,763525 |
|
|
0,677473 |
0,40673 |
0,362866 |
0,215274 |
0,605897 |
0,615618 |
|
|
0,274818 |
0,45279 |
0,512907 |
0,431295 |
0,924194 |
0,353574 |
|
|
0,908247 |
0,557662 |
0,997937 |
0,460305 |
0,619443 |
0,141867 |
|
|
0,82405 |
0,672854 |
0,127872 |
0,40325 |
0,179638 |
0,540187 |
|
|
0,366512 |
0,661896 |
0,342515 |
0,537192 |
0,412078 |
0,312531 |
|
|
0,179622 |
0,994251 |
0,643492 |
0,681648 |
0,768801 |
0,748132 |
|
|
0,339629 |
0,068076 |
0,112743 |
0,962331 |
0,122421 |
0,852384 |
|
|
0,857892 |
0,569725 |
0,199884 |
0,93324 |
0,370037 |
0,235034 |
|
|
0,781145 |
0,655027 |
0,500139 |
0,457084 |
0,950865 |
0,118986 |
|
|
0,480084 |
0,830142 |
0,420771 |
0,177695 |
0,496177 |
0,15779 |
|
|
0,561478 |
0,262143 |
0,013753 |
0,91636 |
0,625995 |
0,723827 |
|
|
0,247742 |
0,53153 |
0,410751 |
0,784062 |
0,022851 |
0,045449 |
|
|
0,394999 |
0,383116 |
0,122663 |
0,183626 |
0,247128 |
0,974751 |
|
|
0,383995 |
0,744272 |
0,991116 |
0,873316 |
0,554042 |
0,461891 |
|
|
0,761261 |
0,09909 |
0,177386 |
0,317357 |
0,507581 |
0,742682 |
|
|
0,535467 |
0,604955 |
0,712213 |
0,111513 |
0,085188 |
0,449645 |
|
|
0,255377 |
0,312786 |
0,949832 |
0,545146 |
0,28163 |
0,319776 |
|
|
0,385528 |
0,881224 |
0,248555 |
0,42401 |
0,239715 |
0,878383 |
|
|
0,962057 |
0,010343 |
0,743231 |
0,808421 |
0,177236 |
0,243064 |
|
|
0,393642 |
0,599177 |
0,384007 |
0,785909 |
0,430363 |
0,005312 |
|
|
0,350106 |
0,496342 |
0,725705 |
0,450379 |
0,486068 |
0,513197 |
|
|
0,110442 |
0,446577 |
0,505982 |
0,644869 |
0,005433 |
0,196907 |
|
|
0,877579 |
0,665918 |
0,73494 |
0,832073 |
0,70782 |
0,058174 |
|
|
0,753372 |
0,854133 |
0,709361 |
0,68856 |
0,336789 |
0,57554 |
|
|
0,838524 |
0,434353 |
0,47315 |
0,19791 |
0,39155 |
0,346823 |
|
|
0,994411 |
0,623434 |
0,518684 |
0,102314 |
0,631189 |
0,493246 |
|
|
0,986487 |
0,341983 |
0,891634 |
0,990542 |
0,416701 |
0,704661 |
|
|
0,661895 |
0,565661 |
0,610265 |
0,43675 |
0,233019 |
0,692087 |
|
|
0,040568 |
0,388585 |
0,167562 |
0,892819 |
0,573885 |
0,050364 |
|
|
0,253095 |
0,1149 |
0,962027 |
0,260334 |
0,518523 |
0,7454 |
|
|
0,364666 |
0,54155 |
0,543364 |
0,761054 |
0,572563 |
0,875264 |
|
|
0,643788 |
0,712164 |
0,817313 |
0,924664 |
0,58204 |
0,046742 |
|
|
0,129453 |
0,848448 |
0,398206 |
0,300405 |
0,661015 |
0,475512 |
|
|
0,174643 |
0,092156 |
0,734861 |
0,464735 |
0,206857 |
0,97238 |
|
|
0,479432 |
0,203182 |
0,206167 |
0,446327 |
0,289972 |
0,939008 |
|
|
0,97298 |
0,99463 |
0,158159 |
0,036075 |
0,979253 |
0,311862 |
|
|
0,148698 |
0,398053 |
0,780385 |
0,144819 |
0,509917 |
0,526064 |
|
|
0,632311 |
0,061621 |
0,370001 |
0,772829 |
0,591696 |
0,762567 |
|
|
0,704356 |
0,307475 |
0,769908 |
0,919232 |
0,227226 |
0,312547 |
|
|
0,392715 |
0,238234 |
0,833367 |
0,6625 |
0,157394 |
0,493806 |
|
|
0,803188 |
0,780452 |
0,580791 |
0,164888 |
0,854687 |
0,671991 |
|
|
0,656092 |
0,516163 |
0,282015 |
0,435555 |
0,339625 |
0,742924 |
|
|
0,439275 |
0,882837 |
0,210414 |
0,209479 |
0,441337 |
8,53E-05 |
|
|
0,156387 |
0,703684 |
0,622001 |
0,484017 |
0,596851 |
0,892819 |
|
|
0,017382 |
0,107075 |
0,702696 |
0,339254 |
0,049157 |
0,625613 |
|
|
0,05088 |
0,594461 |
0,714268 |
0,031818 |
0,705356 |
0,31598 |
|
|
0,992949 |
0,425265 |
0,759228 |
0,094164 |
0,792592 |
0,604382 |
|
|
0,860712 |
0,160872 |
0,312079 |
0,990485 |
0,64861 |
0,556585 |
|
|
0,740466 |
0,623199 |
0,806868 |
0,159496 |
0,668807 |
0,644216 |
|
|
0,101204 |
0,881373 |
0,47643 |
0,691641 |
0,995804 |
0,926913 |
|
|
0,352532 |
0,664866 |
0,712274 |
0,414691 |
0,320567 |
0,871231 |
|
|
0,572392 |
0,181253 |
0,439136 |
0,853304 |
0,339861 |
0,322081 |
|
|
0,654448 |
0,716887 |
0,22546 |
0,679658 |
0,017122 |
0,737568 |
|
|
0,063083 |
0,534743 |
0,059306 |
0,470724 |
0,112439 |
0,990556 |
|
|
0,563537 |
0,379256 |
0,229214 |
0,388345 |
0,282448 |
0,381129 |
|
|
0,983227 |
0,50398 |
0,479511 |
0,966867 |
0,773409 |
0,491794 |
|
|
0,363192 |
0,022359 |
0,231821 |
0,7764 |
0,967572 |
0,809929 |
|
|
0,843589 |
0,059612 |
0,538467 |
0,099539 |
0,241403 |
0,617084 |
|
|
0,060972 |
0,700439 |
0,833555 |
0,58018 |
0,56472 |
0,071373 |
|
|
0,116103 |
0,288878 |
0,329708 |
0,605559 |
0,748564 |
0,706264 |
|
|
0,014554 |
0,41507 |
0,508709 |
0,727184 |
0,099688 |
0,345422 |
|
|
0,550229 |
0,55412 |
0,058281 |
0,259109 |
0,347841 |
0,379479 |
|
|
0,506155 |
0,513214 |
0,856945 |
0,941813 |
0,361745 |
0,833445 |
|
|
0,285017 |
0,72761 |
0,047343 |
0,932611 |
0,385159 |
0,310221 |
|
|
0,998117 |
0,311397 |
0,204713 |
0,336859 |
0,184136 |
0,345822 |
|
|
0,078455 |
0,269087 |
0,028438 |
0,554526 |
0,550664 |
0,880418 |
|
|
0,151672 |
0,02061 |
0,568226 |
0,878065 |
0,054504 |
0,11262 |
|
|
0,135627 |
0,003708 |
0,573413 |
0,168948 |
0,189336 |
0,114307 |
|
|
0,680213 |
0,537535 |
0,920851 |
0,193624 |
0,539984 |
0,550495 |
|
|
0,752233 |
0,831661 |
0,875865 |
0,94845 |
0,433533 |
0,180713 |
|
|
0,609917 |
0,888092 |
0,283947 |
0,900883 |
0,733727 |
0,347685 |
|
|
0,171675 |
0,66311 |
0,032335 |
0,333083 |
0,31973 |
0,153757 |
|
|
0,082081 |
0,894287 |
0,624888 |
0,136429 |
0,112324 |
0,819637 |
|
|
0,427152 |
0,074695 |
0,946366 |
0,092131 |
0,360326 |
0,133253 |
|
|
0,436246 |
0,379653 |
0,693221 |
0,229169 |
0,483258 |
0,320758 |
Сумма этих чисел, вычисленная по формуле: Z=R1+ R2+ R3+…+ Rn, имеет распределение, близкое к нормальному.
|
начало |
продолжение |
продолжение |
|||
|
2,714216 |
2,498981 |
2,412763 |
|||
|
2,765851 |
2,664547 |
3,668579 |
|||
|
5,052363 |
3,057414 |
3,529342 |
|||
|
2,567312 |
2,944352 |
3,643051 |
|||
|
3,416707 |
2,59841 |
4,073365 |
|||
|
4,025653 |
3,021797 |
3,33616 |
|||
|
2,367445 |
1,91021 |
2,708027 |
|||
|
3,231119 |
3,876505 |
3,031143 |
|||
|
3,081027 |
3,917755 |
2,230851 |
|||
|
3,41595 |
2,68231 |
2,223929 |
|||
|
2,302252 |
3,363278 |
4,198787 |
|||
|
3,215149 |
4,332008 |
3,171274 |
|||
|
3,960125 |
3,199677 |
2,399693 |
|||
|
3,165384 |
2,113784 |
2,811239 |
|||
|
3,285487 |
2,854278 |
2,795077 |
|||
|
2,883858 |
3,658461 |
2,110626 |
|||
|
2,949578 |
3,72671 |
2,149058 |
|||
|
3,68546 |
2,813038 |
4,013316 |
|||
|
2,74785 |
2,645632 |
2,687962 |
|||
|
2,632723 |
2,564088 |
2,381044 |
|||
|
4,015946 |
3,45296 |
2,361586 |
|||
|
2,457585 |
2,507937 |
1,785697 |
|||
|
3,165811 |
3,191026 |
1,185339 |
|||
|
3,463246 |
3,240745 |
3,422702 |
|||
|
2,562659 |
2,778017 |
4,022455 |
|||
|
3,103555 |
3,855998 |
3,764252 |
|||
|
2,042386 |
2,972374 |
1,673689 |
|||
|
2,306283 |
2,183427 |
2,669647 |
|||
|
4,008633 |
3,455759 |
2,033923 |
|||
|
2,605356 |
1,841178 |
2,542304 |
Для того чтобы математическое ожидание и СКО этого нормального распределения были равны mх, ух требуется чтобы случайная величина х вычислялась по формуле х= ухv2(Z-3) + mх
|
начало |
продолжение |
продолжение |
|||
|
63,96073 |
78,33746 |
69,16581 |
|||
|
68,17816 |
73,94993 |
72,15658 |
|||
|
61,95075 |
82,81221 |
62,83345 |
|||
|
74,93815 |
70,19125 |
67,85731 |
|||
|
69,28445 |
67,89252 |
71,00335 |
|||
|
69,6472 |
59,27554 |
68,24373 |
|||
|
74,97605 |
69,29981 |
71,32321 |
|||
|
79,66125 |
69,91652 |
73,56019 |
|||
|
68,87813 |
73,58323 |
62,09256 |
|||
|
78,15235 |
75,93351 |
74,19722 |
|||
|
76,81961 |
69,73403 |
64,03215 |
|||
|
65,68428 |
65,17789 |
65,51489 |
|||
|
81,06176 |
68,39712 |
72,02593 |
|||
|
58,90288 |
64,00047 |
62,28527 |
|||
|
63,71359 |
71,29983 |
59,05653 |
|||
|
77,89615 |
76,22199 |
63,47794 |
|||
|
72,07591 |
66,18474 |
68,80818 |
|||
|
68,6677 |
67,00962 |
82,79052 |
|||
|
63,8542 |
73,70183 |
69,82434 |
|||
|
73,21622 |
68,16005 |
80,34964 |
|||
|
72,7601 |
78,60406 |
69,07469 |
|||
|
67,27785 |
81,58955 |
77,07639 |
|||
|
74,94098 |
75,32761 |
68,54441 |
|||
|
77,70294 |
83,43556 |
69,48068 |
|||
|
72,46952 |
60,12207 |
68,63606 |
|||
|
71,76685 |
70,99562 |
81,64599 |
|||
|
53,46591 |
68,61425 |
79,8409 |
|||
|
76,56729 |
70,73029 |
73,08613 |
|||
|
56,57364 |
66,48166 |
68,30884 |
|||
|
71,45059 |
74,6957 |
61,72873 |
Задание 2
Упорядочить полученные значения по возрастанию, разбить их на 6 групп и подсчитать частоту попадания с.в. в каждую из групп
I. 71-3*7,07=49,79
II. 71-2*7,07=56,86
III. 71-7,07=63,93
IV. 71+7,07=78,07
V. 71+2*7,07=85,14
VI. 71+3*7,07=92,21
|
начало |
продолжение |
продолжение |
||||||
|
54,34166 |
1 |
66,57735 |
13 |
73,18177 |
12 |
|||
|
54,60673 |
2 |
66,65452 |
14 |
73,27116 |
13 |
|||
|
58,23085 |
1 |
66,97776 |
15 |
73,55918 |
14 |
|||
|
58,67041 |
2 |
67,22818 |
16 |
73,96982 |
15 |
|||
|
59,89145 |
3 |
67,58158 |
17 |
74,13958 |
16 |
|||
|
60,06258 |
4 |
68,6256 |
18 |
74,59966 |
17 |
|||
|
60,41099 |
5 |
68,81515 |
19 |
74,72967 |
18 |
|||
|
60,54162 |
6 |
68,83466 |
20 |
74,85963 |
19 |
|||
|
60,69216 |
7 |
68,99825 |
21 |
74,93489 |
20 |
|||
|
61,12372 |
8 |
69,3159 |
22 |
74,95207 |
21 |
|||
|
61,17283 |
9 |
69,72944 |
23 |
75,05784 |
22 |
|||
|
62,28421 |
10 |
70,17708 |
24 |
75,69123 |
23 |
|||
|
62,67068 |
11 |
70,33873 |
25 |
75,71489 |
24 |
|||
|
62,81745 |
12 |
70,40617 |
26 |
75,86594 |
25 |
|||
|
63,34673 |
13 |
70,41875 |
27 |
76,12897 |
26 |
|||
|
63,41276 |
14 |
70,46118 |
28 |
76,7067 |
27 |
|||
|
63,75091 |
15 |
70,76155 |
29 |
76,96059 |
28 |
|||
|
63,77878 |
16 |
70,88138 |
30 |
77,1265 |
29 |
|||
|
64,15381 |
1 |
70,90486 |
31 |
77,75557 |
30 |
|||
|
64,3707 |
2 |
71,15155 |
1 |
77,9092 |
31 |
|||
|
64,51703 |
3 |
71,48834 |
2 |
78,10931 |
32 |
|||
|
64,78165 |
4 |
71,54333 |
3 |
78,16884 |
33 |
|||
|
64,86916 |
5 |
71,56857 |
4 |
79,07656 |
1 |
|||
|
65,20055 |
6 |
71,59534 |
5 |
79,24766 |
2 |
|||
|
65,25536 |
7 |
71,71281 |
6 |
79,8038 |
3 |
|||
|
65,33666 |
8 |
72,28037 |
7 |
81,01167 |
4 |
|||
|
65,64911 |
9 |
72,36859 |
8 |
81,6445 |
5 |
|||
|
65,65811 |
10 |
72,49453 |
9 |
81,77338 |
6 |
|||
|
66,32799 |
11 |
73,01213 |
10 |
83,06442 |
7 |
|||
|
66,40592 |
12 |
73,14547 |
11 |
86,74943 |
1 |
Задание 3
Построить гистограмму распределения
Частота попадания находится по формуле: P*i=ni/N, где Pi - вероятность попадания в разряд i от хi min до хi max
|
Интервал |
Кол-во попаданий |
Частота попадания |
||
|
1 |
49,79-56,86 |
2 |
0,02 |
|
|
2 |
56,86-63-93 |
16 |
0,18 |
|
|
3 |
63,93-71 |
31 |
0,34 |
|
|
4 |
71-78,79 |
33 |
0,37 |
|
|
5 |
78,79-85,14 |
7 |
0,08 |
|
|
6 |
85,14-92,21 |
1 |
0,01 |
|
|
90 |
1,00 |
Задание 4
Проверить соответствие полученных результатов заданному закону распределения, используя критерий ч - квадрат
P { хi min <x< хi max } F(хi max) - F(хi min)
I. НОРМРАСП(56,86;71;7,07;1)-НОРМРАСП(49,79;71;7,07;1)
II. НОРМРАСП(63,93;71;7,07;1)-НОРМРАСП(56,86;71;7,07;1)
III. НОРМРАСП(71;71;7,07;1)-НОРМРАСП(63,93;71;7,07;1)
IV. НОРМРАСП(78,79;71;7,07;1)-НОРМРАСП(71;71;7,07;1)
V. НОРМРАСП(85,14;71;7,07;1)-НОРМРАСП(78,79;71;7,07;1)
VI. НОРМРАСП(92,21;71;7,07;1)-НОРМРАСП(85,14;71;7,07;1)
|
Вероятность |
||
|
1 |
0,021400234 |
|
|
2 |
0,135905122 |
|
|
3 |
0,341344746 |
|
|
4 |
0,364734111 |
|
|
5 |
0,112515757 |
|
|
6 |
0,021400234 |
|
|
Сумма |
0,997300204 |
где - частота попаданий, - вероятность попаданий
|
Х2 |
||
|
1 |
0,0000316 |
|
|
2 |
0,0129011 |
|
|
3 |
0,0000281 |
|
|
4 |
0,0000102 |
|
|
5 |
0,0107250 |
|
|
6 |
0,0049470 |
|
|
Х2= |
2,5778640 |
, где к=6
-0,172336286 < 6
Задание 5
Определить характеристики экспериментального распределения
- среднее арифметическое;
- статистическую дисперсию;
- скошенность;
- эксцесс.
Среднее арифметическое - мера центральной тенденции, отражающее наиболее ожидаемое значение из ряда. Этот показатель адекватен только для нормального распределения, т. к. только при условии такого распределения мы ожидаем, что среднее значение является действительно характеристикой большинства.
Коэффициент асимметрии характеризует "скошенность" распределения относительно симметричного нормального распределения (у любого симметричного распределения b1=0), рис. 2.4. Этот показатель в основном зависит от крайних значений выборки.
коэффициенты асимметрии и эксцесса ;
Рис. 2.4. Асимметрия распределения
Рис. 2.5. Эксцесс распределения
Коэффициент эксцесса характеризует островершинность распределения относительно нормального распределения (этот коэффициент у нормального распределения равен трем), рис. 2.5. Термин "эксцесс" (превышение) целесообразно применять не к величине b2, а к сравнению этой величины изучаемого распределения с величиной данного коэффициента нормального распределения, т. е. с величиной, равной трем. Исходя из этого, часто вместо b2 используют величину b2-3.
Эксцесс - высота нормального распределения
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Построение гистограммы и эмпирической функции распределения. Нахождение доверительного интервала для оценки математического распределения. Проверка статистической гипотезы о равенстве средних значений, дисперсий, их величине, о виде закона распределения.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 29.11.2014Разработка алгоритма и программы на одном из алгоритмических языков для построения эмпирической плотности распределения случайных величин. Осуществление проверки гипотезы об идентичности двух плотностей распределения, используя критерий Пирсонга.
лабораторная работа [227,8 K], добавлен 19.02.2014Использование статистических характеристик для анализа ряда распределения. Частотные характеристики ряда распределения. Показатели дифференциации, абсолютные характеристики вариации. Расчет дисперсии способом моментов. Теоретические кривые распределения.
курсовая работа [151,4 K], добавлен 11.09.2010Формулы вычисления критерия Пирсона, среднего квадратического отклонения и значений функций Лапласа. Определение свойств распределения хи-квадрата. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова. Построение графика распределения частот в заданном массиве.
контрольная работа [172,2 K], добавлен 27.02.2011Особенности метода проверки гипотезы о законе распределения по критерию согласия хи-квадрат Пирсона. Свойства базовой псевдослучайной последовательности. Методы оценки закона распределения и вероятностных характеристик случайной последовательности.
лабораторная работа [234,7 K], добавлен 28.02.2010Описание оборудования предприятия автосервиса. Построение интервального ряда экспериментального распределения. Проверка адекватности математической модели экспериментальным данным. Расчет значений интегральной и дифференциальной функции распределения.
курсовая работа [522,9 K], добавлен 03.12.2013Анализ распределений для выявления закономерности изменения частот в зависимости от значений варьирующего признака и анализ различных характеристик изучаемого распределения. Характеристика центральной тенденции распределения и оценка вариации признака.
лабораторная работа [606,7 K], добавлен 13.05.2010Закон распределения генеральной совокупности. Вычисление вероятности при помощи распределения Гаусса. Срок действия декларации о соответствии и сертификата соответствия. Применение математической статистики при измерениях и испытаниях продукции.
презентация [128,7 K], добавлен 30.07.2013Проблемы неравномерного распределения доходов среди населения. Закон распределения Парето: зависимость между размером доходов и количеством людей. Распределение Парето в теории катастроф. Методы обработки данных с распределением с тяжелыми хвостами.
курсовая работа [413,0 K], добавлен 06.01.2012Компьютерное моделирование для механизмов распределения однотипных работ, определения объёмов финансирования и стимулирования подразделений. Исследование механизмов внутрифирменного ценообразования. Механизм распределения премии в однородном коллективе.
курсовая работа [563,4 K], добавлен 18.10.2014
