
- •ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
- •Характеристика положения центра группирования случайных величин
- •Характеристики рассеяния случайной величины
- •Характеристики выборки наблюдений
- •Нормальное распределение (распределение Гаусса)
- •Примерами нормального закона распределения могут служить:
- •ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ВЫБОРКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ В ВИДЕ РЯДА РАСПРЕДЕЛЕНИЙ
- •ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК В СРЕДЕ MATLAB
- •Формирование выборки экспериментальных данных
- •Способы формирования файла выборки
- •Вариант 1. Формирование матрицы данных результатов измерений
- •Вариант 2. Моделирование результатов измерений
- •Построение графиков распределения
- •Команды расчета данных для построения гистограммы
- •Построение графика гистограммы
- •Построение гистограммы и подбор кривой нормального распределения
- •Вариант 1. Построение графиков распределения
- •Код программы в редакторе и результат ее выполнения:
- •Вариант 2. Построение графиков распределения
- •Код программы в редакторе и результат ее выполнения:
- •ВИЗУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
- •Моделирование в Matlab Simulink
- •Принципы работы в Simulink
- •Начало работы с Simulink
- •Создание модели Simulink
- •Формирование выборки для анализа
- •Расчет статистических характеристик
- •Построение гистограммы распределения
- •Блок-схема визуальной модели
- •Моделирование случайного процесса
- •Модельный эксперимент
- •Входные параметры модели могут:
- •Создание массивов со случайными элементами
- •Модификация источника данных в модели
- •Примерный вид блок-схемы модели
11
ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК В СРЕДЕ MATLAB
Формирование выборки экспериментальных данных
Начальный этап анализа заключается в создании выборки данных результатов измерений какой-либо величины в электронном формате данных, понятном прикладному программному обеспечению.
Способы формирования файла выборки
Формирование выборки данных на цифровом носителе может осуществляться
следующими способами:
–использование автоматизированной системы сбора информации, включающей аппаратную часть (контроллеры) и программную часть; при этом файл с исходными данными выборки формируется автоматически;
–занесение выборки данных измерений в режиме диалога с системой (вручную);
–генерация случайной выборки с помощью средств моделирования (применяется с целью тестирования работоспособности программ анализа, а также для имитации статистического эксперимента и моделирования случайных процессов).
Вданном случае сформируем выборку данных с помощью команд присвоения
иобъединения матричной системы MatLab одним из двух вариантов (другой вариант можно применить позже).
ВНИМАНИЕ!
КОМАНДЫ МОЖНО НАБИРАТЬ И ВЫПОЛНЯТЬ СРАЗУ В ОКНЕ ИНТЕРАКТИВНОГО ДИАЛОГА.
ЕСЛИ НАДО СОХРАНИТЬ ЦЕЛУЮ ПРОГРАММУ, ТО МОЖНО ОТКРЫТЬ
РЕДАКТОР ПРОГРАММНОГО КОДА и ПЕРИОДИЧЕСКИ СОХРАНЯТЬ,
ВЫПОЛНЯТЬ, РЕДАКТИРОВАТЬ И ДОПОЛНЯТЬ КОД.

12
Вариант 1. Формирование матрицы данных результатов измерений
Пусть комплекты измеренных значений y1 , y2 , y3 , y4 – получены четырьмя операторами, а матрица значений y – получена объединением этих четырех комплектов.
clear hold off
y1=[1000 975 900 975 1000 1025 1005]; y2=[935 975 1000 950 1020 1100 1000]; y3=[940 1000 1050 950 960 965 1000]; y4=[990 1010 1015 995 975 970 1030];
y=[y1 y2 y3 y4]
-очистка памяти от переменных
-очищение области графика;
-данные 1-го оператора
-данные 2-го оператора
-данные 3-го оператора
-данные 4-го оператора
-формирование матрицы исходных данных
Вариант 2. Моделирование результатов измерений
Комплекты значений z1 , z2 , z3 , z4 , z5 , z6 – сформированы с помощью:
1)оператора создания единичных матриц (ones) и
2)умножения ее на скалярное значение. При этом формируется матрица из
нескольких одинаковых значений.
Для создания матриц, все элементы которых — единицы, используется функция: ones(n) — возвращает матрицу размера n × n, все элементы которой — единицы; ones(m, n) — возвращают матрицу размера m × n, состоящую из единиц; ones(d1, d2, d3....) — возвращает массив из единиц с размером d1xd2xd3x...
Матрица значений y – получена объединением нескольких комплектов.
clear hold off
z1=925*ones(1,1);
z2=950*ones(1,9);
z3=975*ones(1,6);
z4=1000*ones(1,18);
z5=1025*ones(1,10);
z6=1050*ones(1,2);
z=[z1 z2 z3 z4 z5 z6]
-очистка памяти от переменных
-очищение области графика
-формирование вектора одинаковых значений
-«-
- формирование матрицы исходных данных