- •Понятие непрерывной случайной величины
- •Методы моделирования непрерывной случайной величины
- •Метод обратной функции
- •Метод исключения
- •Алгоритмы моделирования для основных непрерывных распределений
- •Равномерное распределение
- •Одномерное нормальное распределение
- •Экспоненциальное распределение
- •Распределение Лапласса
- •Распределение Вейбулла-Гнеденко
- •Гамма-распределение
- •Распределение Коши
- •Распределение Фишера
- •Тесты проверки точности моделирования непрерывных случайных величин
- •Критерий Колмогорова
- •Критерий хи-квадрат Пирсона
Распределение Лапласса
Распределение Вейбулла-Гнеденко
НСВ с плотностью распределения
имеет распределение Вейбулла-Гнеденко , которое имеет вид:
Среднее значение и дисперсия равны:
здесь Г(x)-гамма-функция Эйлера, то есть
Частными случаями распределения с плотностью (31) являются:
экспоненциальное распределение при с = 1;
распределение Релея, имеющее плотность
при
с = 2 и
Алгоритм
моделирования СВ
основан на
методе обратной функции и состоит из
следующих шагов:
моделирование реализации а БСВ;
принятие решения о том, что реализацией СВ является величина x, вычисляемая с учетом (32) по формуле:
Коэффициент использования БСВ к=1.
Гамма-распределение
НСВ с плотностью распределения
имеет
гамма-распределение
с параметрами:
- параметр формы; b>0 – параметр масштаба.
Здесь Г(ν)
- гамма-функция
Эйлера:
Среднее
значение и дисперсия
равны:
При
гамма-распределение совпадает с
экспоненциальным:
.
Для
произвольного целого
гамма-распределение называется
распределением Эрланга порядка
с параметром
.
Если
– целое число,
– независимые
случайные величины, распределенные по
стандартному экспоненциальному закону
,
то СВ
вида:
имеет
распределение
.
В
соответствии с методом обратной функции:
– независимые БСВ. С учётом этого из
(33) следует:
Если
– независимые
БСВ,
,
то СВ вида:
имеет распределение
.
В
лабораторной работе полагалось, что
– целое число. Для этого случая алгоритм
моделирования
описывается формулой (34). Коэффициент
использования БСВ
.
Распределение Коши
НСВ
с плотностью распределения
(38) имеет
распределение Коши C(m,
c)
с параметрами:
c>0
- параметр
масштаба;
- параметр
положения (мода, медиана).
Функция
распределения СВ
имеет вид:
Известно,
что если
- независимые
стандартные гаусовские величины, то СВ
ξ вида
имеет распределение Коши C(0,1).
Алгоритм моделирования СВ основывается на формуле (39) и состоит из двух шагов:
моделирование независимых реализаций
СВ
;принятие решения о том, что реализацией СВ является величина
Коэффициент использования БСВ k = 1.
Хи-квадрат распределение
НСВ с плотностью распределения
имеет
хи-квадрат распределение
с m
степенями свободы (m>0
– натуральное
число, параметр распределения). Здесь
Г(z)
– гамма-функция Эйлера.
Среднее
значение и дисперсия
равны:
.
Известно,
что, если -
– независимые
стандартные гаусовские СВ, то СВ
(43) имеют
плотность распределения (42).
В
основе первого алгоритма моделирования
СВ
лежит свойство (43) : в качестве реализации
СВ
принимается величина x,
вычисленная по независимым реализациям
СВ
по формуле:
.
Коэффициент
использования БСВ
,
где
– число
реализаций БСВ, необходимых для
моделирования одной реализации СВ
.
Пусть
– независимые
реализации БСВ, z
– независимая от реализация СВ
.
Второй алгоритм моделирования СВ
предполагает, что в качестве реализации
СВ
принимается величина x,
вычисляемая по формулам:
.
Коэффициент
использования БСВ для случаев (44), (45)
соответственно равен:
.
