лекции / Лекции по ИДС
Нормальный закон распределения
ni(x)– частота вi-том диапазоне
где - относительная частотность
– функция распределения, которая является теоретической величиной . Она показывает вероятность принятия случайной величиной конкретного значенияxi, а для непрерывной случайной величины вероятность нахождения случайной величины в коридоре, определяемом какx + Δx.Полученный экспериментальный график называетсягистограммой.
Гистограмма– это экспериментальная оценка функции распределения. В практике имеет место большое количество функций распределения. Мы будем рассматривать нормальный закон распределения, закон распределения Стьюдента.
Содержание
- Природа образования случайных процессов
- Характеристики случайных процессов
- Математическое ожидание
- Функция распределения
- Нормальный закон распределения
- Закон больших чисел
- Влияние параметров на вероятность
- Характеристики скорости изменения случайных процессов во времени
- Корреляционная функция
- Белый шум, цветные сигналы
- Спектральная плотность
- Постановка задачи построения математической модели (идентификация)
- Критерий теории мнк (метод наименьших квадратов)
- Задачи нелинейного программирования
- Основные виды зависимостей между переменными
- Регрессионный анализ. Постановка задачи
- Регрессионный анализ
- Предпосылки регрессионного анализа
- Вывод уравнений коэффициентов методом наименьших квадратов для дополнительного объекта
- Метод наименьших квадратов в матричном виде
- Построение нелинейной модели путем линеаризации
- Методика получения нелинейного уравнения аппроксимируя экспериментальные данные
- Метод нелинейного программирования
- Уравнение винера-хопфа
- Вывод уравнения винера-хопфа
- Применение t-критерия
- Оценка значимости величины
- - Распределение
- Количественные характеристики - распределения
- Односторонний критерий
- Показатели адекватности математической модели. Коэффициент множественной корреляции
- F-критерий адекватности математической модели
- Блок-схема построения математической модели