100 Каким образом можно выбирать границы для оценки моделируемой случайной величины?
Случайная величина — это величина, которая принимает в результате опыта одно из множества значений, причём появление того или иного значения этой величины до её измерения нельзя точно предсказать.
В инженерных задачах доверительную вероятность gназначают в пределах от 0,95 до 0,99. В доверительном утверждении считается, что статистики t0 и t1 являются случайными величинами и изменяются от выборки к выборке. Это означает, что доверительные границы определяются неоднозначно, существует бесконечное количество вариантов их установления.
На практике применяют два варианта задания доверительных границ:
устанавливают симметрично относительно оценки параметра, т.е. t0 = q – Еg , t1 = q + Еg , где Еg выбирают так, чтобы выполнялось доверительное утверждение. Следовательно, величина абсолютной погрешности оценивания Еg равна половине доверительного интервала;
устанавливают из условия равенства вероятностей выхода за верхнюю и нижнюю границу Р(Т > q + Е1,g )=Р(Т < q – Е2,g )=a /2. В общем случае величинаЕ1,g не равна Е2,g . Для симметричных распределений случайного параметра q в целях минимизации величины интервала значения Е1,g и Е2,g выбирают одинаковыми, следовательно, в таких случаях оба варианта эквивалентны.
Расчет границ доверительного интервала для математического ожидания случайной величины Х, распределенной по нормальному закону при неизвестном среднем квадратическом отклонении, выполняется по следующим этапам:
для выборки, представленной вектором хi, i=1...20, методом максимального правдоподобия рассчитываются несмещенные точечные оценки математического ожидания и среднего квадратического отклонения ;
для определения границ доверительного интервала математического ожидания вводится статистика t, распределенная по закону Стьюдента, рассчитываемая по формуле квадратическое отклонение генеральной совокупности, - случайная величина распределенная по закону хи-квадрат с (n-1) степенями свободы, n - объем выборки;
примем значение доверительной вероятности Pд=0.99;
расчет квантилей t1, t2 статистики t для вероятностей a/2 и (1-a/2) и числа степеней свободы (n-1) с помощью обратной функции распределения закона Стьюдента:
расчет нижней и верхней границ доверительного интервала математического ожидания случайной величины Х по формулам ,
- Вопросы к государственному экзамену Дисциплина «Моделирование систем»
- Понятие модели системы.
- Определение понятия «моделирование».
- Использование гипотез и аналогий в исследовании систем.
- Отличие использования метода моделирования при внешнем и внутреннем проектировании систем
- Сущность системного подхода к моделированию систем.
- 2 Вариант
- Процесс функционирования системы.
- Классификационные признаки видов моделирования систем.
- Математическое моделирование систем.
- 9. Особенности имитационного моделирования систем.
- Метод статистического моделирования.
- 11.Критерии эффективности моделирования систем на эвм.
- Определение математической схемы.
- 13. Экзогенные и эндогенные переменные в модели объекта.
- 14. Закон функционирования системы.
- 15. Понятие алгоритма функционирования.
- 16. Определение статической и динамической моделей объекта.
- Типовые схемы, используемые при моделировании сложных систем и их элементов.
- Условия и особенности использования при разработке моделей систем различных типовых схем.
- Концептуальная модель системы.
- Группы блоков выделяемые при построении блочной конструкции модели системы.
- Сущность статистического моделирования систем.
- Способы генерации последовательностей случайных чисел используемые при моделировании на эвм.
- Существующие методы проверки качества генераторов случайных чисел.
- Характерные особенности машинного эксперимента по сравнению с другими видами экспериментов.
- Виды факторов в имитационном эксперименте с моделями систем.
- Цель стратегического планирования машинных экспериментов.
- Цель тактического планирования машинных экспериментов.
- Точность и достоверность результатов моделирования систем.
- Сущность фиксации и обработки результатов при статистическом моделировании систем.
- Место имитационных моделей при машинном синтезе систем.
- Способы построения моделирующих алгоритмов q –схем.
- Синхронный и асинхронный моделирующие алгоритмы q –схем.
- Суть структурного подхода при моделировании систем на базе n –схем.
- 34. Особенности формализации процессов функционирования систем на базе а – схем.
- Информационная модель системы.
- Характерные черты эволюционных моделей систем.
- 37.Роль эталонной модели в контуре управления.
- 38.Виды моделей, используемых для принятия решений.
- 39.Суть адаптации применительно к системам управления различными объектами.
- 40.Требования, предъявляемые к модели, реализуемой в реальном масштабе времени.
- 41.Какой процесс, протекающий в системе, называется Марковским?
- 42.Какой процесс называется процессом с дискретным состоянием?
- 43.Какой процесс называется процессом с непрерывным временем?
- 44. Что такое поток событий?
- 45. Что такое интенсивность потока событий?
- Какой поток событий называется стационарным?
- 47. Какой поток событий называется ординарным?
- 48.Какой поток событий называется простейшим?
- 49.Как ведут себя смо с ограниченной очередью?
- 50.Чем отличаются динамические системы от статических?
- 51.Как выбирается частота дискретизации (теорема Котельникова)?
- Вопрос 52. Что представляет собой динамический ряд?
- Типы динамических рядов
- Вопрос 53. Чем характеризуется динамическая система?
- Вопрос 54. Что такое порядок динамической системы?
- Вопрос 55. Что характеризуют параметры динамической системы k и t?
- 56.Передаточная функция звена первого порядка.
- 57.Передаточная функция звена второго порядка.
- 58.Переходная функцией (или переходная характеристикой) динамической системы ?
- 59.Функция Хэвисайда от времени 1[t].
- 60.Уравнение ряда Фурье и коэффициентов а0, Аi, Bi .
- 61.Процесс вычисления коэффициентов а0, Аi, Bi ряда Фурье?
- Определение коэффициентов по методу Эйлера-Фурье.
- 62.Ряд Фурье для нечетной функции.
- 63.Ряда Фурье для четной функции.
- 64.Как вычисляется составляющие ачх (Si)?
- 65.Как вычисляется составляющие фчх (ϕi)?
- 66.Обратное преобразование Фурье для Si, ϕi.
- 67.Достоинства представления сигнала и динамической системы в виде Фурье представления при моделировании
- 68.К чему свелось моделирование прохождения сигнала через динамический объект в виде Фурье представления?
- 69.Основное уравнение динамики.
- 70.Формулой Эйлера.
- 71.Формулой Эйлера при Δt≠0.
- 72.Как изменяется t (счетчик t) и y при алгоритмической реализации расчет циклом по методу Эйлера?
- 73.Как обозначают порядок зависимости точности от величины шага?
- 74.Каков и по какой причине порядок точности у метода Эйлера?
- 75.В каких случаях численный метод обладает сходимостью?
- Сходимость означает, что погрешность каждого последующего приближения должна быть меньше погрешности предыдущего приближения, т.Е. Погрешность приближенных значений с каждым шагом должна уменьшаться:
- В общем случае это неравенство можно представить в виде:
- 76.Какая характеристика сходимости интересует исследователей?
- 77.Что понимается под неустойчивостью метода?
- 78.Что обеспечивает устойчивость метода?
- 79.Что обеспечивает сходимость метода?
- 80. Идея уточненного метода Эйлера.
- Сущность другого варианта модифицированного метода Эйлера
- Какова точность метода Рунге-Кутта?
- Какая функция по методу Рунге-Кутта используется для построения разностной схемы интегрирования?
- 94.Что представляет собой критерий согласия Фишера и каким образом его можно применять?
- 95.Что представляет собой критерий Смирнова и каким образом его можно использовать?
- 96.Что представляет собой критерий согласия Стьюдента и как он используется?
- 97.Объясните смысл понятий: несмещенность оценки, эффективность оценки, состоятельность оценки.
- 98.Каким образом следует вбирать число реализаций опыта?
- 99.Объясните смысл понятия «мощность критерия».
- 100 Каким образом можно выбирать границы для оценки моделируемой случайной величины?