- •Основные понятия теории моделирования Моделирование как метод научного познания
- •Понятие модели и моделирования
- •Понятие информационной модели
- •Виды моделирования
- •Математическое и компьютерное моделирование
- •Пример моделирования простейшей системы
- •Формализация систем и классификация моделей Некоторые термины системного анализа
- •Формальная модель объекта.
- •Классификация моделей
- •Основные требования к математическим моделям
- •Этапы процесса моделирования
- •Статические регрессионные модели Понятие черного ящика и регрессии
- •Линейная одномерная регрессионная модель
- •Линейная множественная регрессионная модель
- •Нелинейные регрессионные модели
- •Динамические модели Динамические системы
- •Динамическая система первого порядка
- •Звено второго порядка (колебательное звено)
- •Динамические регрессионные модели
- •Модель в виде фильтра Каллмана
- •Статистическое моделирование Понятие статистического моделирования
- •Метод Монте-Карло.
- •Генераторы случайных чисел
- •Проверка качества работы генератора
- •Моделирование случайной величины с заданным законом распределения
- •Моделирование системы случайных величин
- •Потоки случайных событий
- •Системы массового обслуживания (смо)
- •Принципы компьютерного моделирования смо
- •Задания
- •1. Моделирование простейшей системы
- •2. Статическая регрессионная модель
- •3. Динамическая регрессионная модель
- •4. Метод Монте-Карло и генераторы случайных чисел
- •5. Моделирование смо
- •Приложения
- •Нормальный закон распределения (закон Гаусса)
- •Распределение Пуассона
- •Список источников
- •Моделирование процессов и систем
- •153000 Г. Иваново, пр. Ф. Энгельса, 21 Оглавление
2. Статическая регрессионная модель
Создать линейную одномерную регрессионную модель чёрного ящика, если экспериментальные значения на входе (X) и на выходе (Y) представлены в таблице 1.
Варианты 1, 2, 3 |
Варианты 4, 5, 6 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
X
|
Y |
X
|
Y |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Вар. 1 |
Вар. 2 |
Вар. 3 |
Вар. 4 |
Вар. 5 |
Вар. 6 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Найти коэффициенты, среднеквадратичное отклонение, относительное количество точек, попадающих в полосу шириной 2σ. Определить и объяснить, можно ли использовать линейную регрессионную модель.