Презентации, доклады, проекты по математике

Случайные величины
Случайные величины
Непрерывные случайные величины.    Кроме дискретных случайных величин, возможные значения которых образуют конечную или бесконечную последовательность чисел, не заполняющих сплошь никакого интервала, часто встречаются случайные величины, возможные значения которых образуют некоторый интервал. Примером такой случайной величины может служить отклонение от номинала некоторого размера детали при правильно налаженном технологическом процессе. Такого рода, случайные величины не могут быть заданы с помощью закона распределения вероятностей р(х). Однако их можно задать с помощью функции распределения вероятностей F(х). Эта функция определяется точно так же, как и в случае дискретной случайной величины: Таким образом, и здесь функция F(х) определена на всей числовой оси, и ее значение в точке х равно вероятности того, что случайная величина примет значение, меньшее чем х.        Случайная величина называется непрерывной, если для нее существует неотрицательная кусочно-непрерывная функция* , удовлетворяющая для любых значений x равенству   Равномерное распределение функции распределения График функции . Заметим, что в точках a и b функция терпит разрыв. График функции F(x) представлен
Продолжить чтение
Статистический анализ зависимостей между гидрологическими переменными (лекция 12)
Статистический анализ зависимостей между гидрологическими переменными (лекция 12)
Множественная линейная корреляция На практике возможны случаи, когда СВ Y зависит сразу от ряда СВ X1, X2….Xn. Уравнение регрессии в этом случае будет иметь вид (y - yср.) = а1 (х1 – х1,ср.) + а2 (х2 – х2,ср.)+ …..аm(xm – xm, ср.) а1, а2…аm - коэффициенты регрессии; yср., х1,ср., х2,ср…. xm, ср. – средние значения соответственно предиктанта и предикторов; m – число предикторов Т.о., задача сводиться к определению значений а1, а2…аm. При небольшом числе предикторов, задачу можно решить методом Крамера. В этом случае нужно рассчитать главный определитель D Расчет главного определителя ri,j – парные коэффициенты корреляции. Например, r0,3 – коэффициент корреляции между предиктантом и третьим предиктором, r2,1 – коэффициент корреляции между вторым и первым предикторами. При этом ri,j = rj,i, а на главной диагонали r0,0 = r1,1 = r2,2 = …..rm,m = 1.
Продолжить чтение
Планирование эксперимента
Планирование эксперимента
Что такое планирование эксперимента Целью планирования эксперимента является создание таких планов покачивания входных переменных, которые обеспечивают более быстрое и точное построение модели объекта. Выход объекта состоит из неизвестного сигнала (функции от входов) и центрированной помехи Эксперименты в науке и промышленности Экспериментальные методы широко используются как в науке, так и в промышленности, однако нередко с весьма различными целями. Обычно основная цель научного исследования состоит в том, чтобы показать статистическую значимость эффекта воздействия определенного фактора на изучаемую зависимую переменную. В условиях промышленного эксперимента основная цель обычно заключается в извлечении максимального количества объективной информации о влиянии изучаемых факторов на производственный процесс с помощью наименьшего числа дорогостоящих наблюдений.
Продолжить чтение