Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
41
Добавлен:
23.01.2015
Размер:
375.81 Кб
Скачать

Число опрошенных до первого совпадения дней рождения у любых двух человек.

Для исследования данной случайной величины построим гистограмму и график распределения вероятности. (Что, в принципе, одно и то же в разных системах координат.)

% определяем номер первого человека, у которого др совпал с одним из

% предыдущих

% n = 50; % количество человек в группе

N = 2000; % опытов в серии

M = 1000;

minm = zeros(M,1);

for h = 1:M

minc = zeros(N,1);

for i = 1:N

x = randi(365, n, 1);

for j = 1:n

x(j,2) = j;

end

xs = sortrows(x); % сортируем ряды

k = 1;

for j = 1:(n-1)

if (xs(j,1) == xs(j+1,1))

couples(k,1) = xs(j,2);

couples(k,2) = xs (j+1,2);

k = k + 1;

end

end

if k ~= 1 % если есть хоть одно совпадение

minc(i,1) = min(couples(:,2)); % в каждой полученной паре (строка)

%числа уже упорядочены по возрастанию

end

end

minm(h,1) = round(sum(minc) / N); %среднее значение ищем

end

%теперь посчитаем вероятность появления каждого из чисел

m1 = min(minm);

m2 = max(minm);

for i = m1:m2

a = sum(minm == i);

p(i,1) = a / M;

end

Для группы из 50 человек результаты выглядят следующим образом.

Как видно, даже для самого ожидаемого значения вероятность его появления не превосходит 25%.

Тем не менее, построим график распределения мат.ожидания при различных n.

function [maxp] = birthday_np ()

%на основе предыдущего скрипта, распределение матожидания при разных n (от

%1 до nn)

nn = 300;

maxp = zeros(nn,1);

for n = 1:nn

...

...

...

ps = sortrows(p); %отсортировали строки по возрастанию

ps = flipud(ps); % переворачиваем строки (up - down)

maxp(n,1) = ps(1,2); %теперь здесь число с наибольшей вероятностью

end

end

В связи с большими временными затратами на расчёты точность графика и охватываемый диапазон оставляют желать лучшего, и тем не менее вполне заметна тенденция к плавному росту значения исследуемой величины при увеличении n.

Заключение

Таким образом, были смоделированы парадокс дней рождения и некоторые схожие задачи. Также было рассмотрено теоретическое обоснование большинства задач. Полученные результаты позволяют говорить, что моделирование было произведено с достаточной точностью.

16

Соседние файлы в папке МП-34