Построение доверительных интервалов для математического ожидания и дисперсии, соответствующие вероятности. Исследование статистических характеристик случайной величины на основе выбора объема. Теоретическая и эмпирическая плотность распределения.
При низкой оригинальности работы "Моделирование случайной величины, распределенной по нормальному закону", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Цель курсовой работы - изучение студентами особенностей решения некоторых часто встречающихся статистических задач математического моделирования на компьютере. Моделирование случай ной величины, распределенной по нормальному закону. Генерирование данной случайной величины производится при помощи N случайных величин, имеющих равномерный закон распределения. На основе выборки объема n производится оценка статистических характеристик полученной случайной величины, и решаются следующие задачи: 1) строятся гистограмма распределения и теоретическая плотность распределения, 2) вычисляются статистические оценки для математического ожидания и дисперсии, 3) определяются доверительные интервалы для оценок математического ожидания и дисперсии, соответствующие заданной доверительной вероятности; 4) проверяется гипотеза о нормальном распределении полученной случайной величины с использованием критерия Пирсона при заданном уровне значимости. 2. В этом разделе необходимо оценить точность работы линейной динамической системы автоматического управления (САУ) второго порядка, задав заданные законы распределения для ошибок измерений выходных характеристик САУ и законы распределения случайного шума внутри объекта управления. Точность работы САУ оценивается на отрезке времени [0,T]. Оценка статистических характеристик стационарного случайного процесса.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
