 
        
        Лабораторные / Лабораторная работа №3_Моделирование_Гвоздев
.docxФГБОУ ВО
«Уфимский государственный авиационный технический университет»
Кафедра ТК
ОТЧЕТ
по лабораторной работе № 3
по дисциплине «Моделирование»
Построение классификационных шкал с учетом статистических особенностей данных
Выполнил: студент гр.
Проверил:
Гвоздев В.Е.
Уфа 2022
Задача: построить классификационную шкалу и осуществить одноуровневую классификацию объектов.
Ход работы:
Вариант – 18
| Номер измерения | Значение показателя состояния | 
| 1 | 96 | 
| 2 | 74 | 
| 3 | 89 | 
| 4 | 73 | 
| 5 | 39 | 
| 6 | 90 | 
| 7 | 15 | 
| 8 | 71 | 
| 9 | 69 | 
| 10 | 71 | 
Таблица 1
Преобразуем выборочные данные 
 к виду
к виду 
 ,
где
,
где 
 = 15 – левая граница значений случайной
величины
= 15 – левая граница значений случайной
величины 
 .
.
Таблица 2
| Номер измерения | 
			 | 
| 1 | 81 | 
| 2 | 59 | 
| 3 | 74 | 
| 4 | 58 | 
| 5 | 24 | 
| 6 | 75 | 
| 7 | 0 | 
| 8 | 56 | 
| 9 | 54 | 
| 10 | 56 | 
По значениям 
 рассчитаем эмпирические значения мат.
ожидания
рассчитаем эмпирические значения мат.
ожидания и среднеквадратического отклонения
и среднеквадратического отклонения 
 :
:
 = 53,7;
= 53,7;
 = 24,6.
= 24,6.
По значениям 
и 
рассчитаем идентификатор формы
эмпирической функции распределения 
 :
:
 
По рассчитанному значению идентификатора
формы эмпирической функции распределения
и заданному объему выборки N
определим число классов состояния 
 = 2.
= 2.
Построим оценки эмпирической функции распределения по формулам:
 ,
,
где 
 - число одинаковых значений
- число одинаковых значений 
 .
.
Здесь a-минимальное значение ;
b-максимальное значение .
Таблица 3
| Z | F(Z) | 
| 15 | 0,00 | 
| 39 | 0,12 | 
| 69 | 0,24 | 
| 71 | 0,34 | 
| 71 | 0,43 | 
| 73 | 0,52 | 
| 74 | 0,61 | 
| 89 | 0,72 | 
| 90 | 0,81 | 
| 96 | 0,91 | 
 
			
при 
 
 
Рисунок 1 - Оценка эмпирической функции распределения
Построим классификационную шкалу:
 
Рисунок 2 – Классификационная шкала
Контрольные вопросы
- Чем обусловлена необходимость решения задачи классификации с точки зрения управления сложными объектами? 
Классификация объектов по показателям состояния, является основой комплексного подхода к анализу состояния систем с целью выработки вариантов управленческих решений по стабилизации и улучшению их функционирования.
- Чем обусловлена необходимость решения задачи классификации при малом числе исходных данных? 
При малом числе исходных данных решение задачи классификации используется, чтобы при управлении оперировать классами объектов, а не отдельными объектами.
- Дайте описание ограничений методики. 

