ReferatWorld.ru
» » » Теорема Бернулли Закон распределения Пуассона Критерий Колмогорова
Вернуться назад

Теорема Бернулли Закон распределения Пуассона Критерий Колмогорова

Московский Государственный Авиационный

Институт

(Технический Университет)

Филиал „Взлёт“

Курсовая работа

«Теорема Бернулли. Закон распределения Пуассона. Критерий Колмогорова»

Задание 1. Проверка выполнимости теоремы Бернулли на примере вероятности прохождения тока по цепи

Теорема утверждает, что при большом числе опытов частота события приближается (точнее - сходится по вероятности) к вероятности этого события. Она устанавливает факт сходимости по вероятности тех или иных случайных величин к постоянным, не случайным величинам.

Краткая теория:

Теорема Я. Бернулли: при увеличении количества опытов, частота появлений событий сходится по вероятности к вероятности этого события.

где , - сколь угодно малые положительные числа.

Вероятность того, что в n независимых испытаний, в которых вероятность появления события равна р(0<р<1), событие наступит ровно к раз(безразлично, в какой последовательности), равна

, или

где q=1-p

Вероятность того, что в n испытаниях событие наступит:

a) менее к раз;

b) более к раз;

c) не менее к раз;

d) не более к раз; - находятся по формулам:

a) ;

b) ;

c) ;

d)

Теорема Я. Бернулли утверждает устойчивость частоты при постоянных условиях опыта. Но при изменяющихся условиях опыта аналогичная устойчивость также существует. Теорема, устанавливающая свойство устойчивости частот при переменных условиях опыта, называется теоремой Пуассона.

Схема цепи:


Вычисление вероятности:

Пусть вероятности безотказной работы элементов выглядят следующим образом:

P1 = 0.5

P2 = 0.45

P3 = 0.6

P4 = 0.9

P5 = 0.39

P6 = 0.42

P7 = 0.6

Текст программы:

Program Shiva;

Uses CRT;

Label Start;

Const

k = 7; n = 100000;

Top = 60; Left = 55; Width = 360; Height = 380;

Type Real = Extended;

Var

GrDriver, GrMode : Integer;

R : Array[1..k] Of Record P : Real; Works : Boolean; End;

Fr : Real; j : Byte;

m, i, w : LongInt; Gone : Boolean;

Function Calc : Real;

Var P1, P2, P3, P4 : Real;

Begin

Calc := (R[1].P +R[2].P-R[1].P*R[2].P+R[3].P-R[3].P*

(R[1].P+R[2].P-R[1].P*R[2].P))*R[4].P*

(R[5].P +R[6].P-R[5].P*R[6].P+R[7].P-R[7].P*

(R[5].P+R[6].P-R[5].P*R[6].P));

End;

Procedure Init_Condit;

Var i : Byte;

Begin

For i := 1 To k Do Begin

R[i].Works := False;

If Random <= R[i].P Then R[i].Works := True;

End;

Gone := (R[1].Works Or R[2].Works Or R[3].Works)

And R[4].Works And (R[5].Works Or R[6].Works Or R[7].Works);

End;

Begin

ClrScr; Randomize;

R[1].P := 0.5; R[2].P := 0.45; R[3].P := 0.6; R[4].P := 0.9;

R[5].P := 0.39; R[6].P := 0.42; R[7].P := 0.6;

WriteLn; WriteLn(' Расчетнаявероятность: ', Calc:0:3); WriteLn;

WriteLn(' n p*'); WriteLn; m := 0; w := 0;

For j := 1 To 18 Do Begin

For i := 1 To 1000 Do Begin

Inc(w);

Init_Condit;

If Gone Then Inc(m);

End; Fr := m / w;

WriteLn(w : 10, Fr:15:3);

End;

Repeat Until KeyPressed;

End.

Результаты программы:

Расчетная вероятность: 0.688

N,числоопытов

p*,частота

1000 0.675
2000 0.678
3000 0.676
4000 0.680
5000 0.681
6000 0.682
7000 0.684
8000 0.683
9000 0.683
10000 0.684
11000 0.685
12000 0.685
13000 0.685
14000 0.686
15000 0.687
16000 0.687
17000 0.687
18000 0.688

Проверка в ручную:

Первый способ:

Вывод: при большом числе опытов частота события приближается (точнее - сходится по вероятности) к вероятности этого события. Следовательно, можно сделать вывод, что теорема Бернулли верна.

Задание 2,3. Моделирование дискретной случайной величины, имеющей закон распределения Пуассона. Подтверждение гипотезы о том, что полученная случайная величина имеет данный закон распределения с помощью критерия Колмогорова.

Закон Пуассона

Рассмотрим случайную величину X, которая может принимать целые, неотрицательные значения:0,1,2,... ,m,...

Говорят, что эта СВ X распределена по закону Пуассона, если вероятность того, что она примет определенное значение т, выражается формулой:

(m=0,1,2...), а - некоторая положительная величина называемая параметром закона Пуассона. Ряд распределения СВ X, распределенный по за

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать
Курсовые работы по математике Московский Государственный Авиационный Институт (Технический Университет) Филиал „Взлёт“ Курсовая работа «Теорема Бернулли. Закон распределения
Оценок: 1000 (Средняя 5 из 5)

Одними из наиболее популярных услуг на рынке IT-технологий являются создание и продвижение лендингов. Они способны положительно влиять на деятельность любого бизнес-проекта в интернете. Судя по многочисленным отзывам, заказавшие создание лендингов люди ни разу не пожалели о потраченных деньгах. Они вложили в будущее, которое неразрывно связано с интернетом. Всё больше и больше предпринимателей обращаются к услугам разных агентств, веб-студий, чтобы заказать создание лендинга у профессионалов.

© 2017 - 2022 ReferatWorld.ru