Стандартная процедура

CKO - Средне квадротическое отклонение

СКО» å dсист. + ådслуч.+ådдоп. (ГОСТ8.009-84)

Определив D, мы знаем лишь, что находится в этом доверительном интервале, но какое точно значение - нам неизвестно. Поэтому суть вычислительного моделирования состоит:

2) В получении величины D X ó- DX ³ -D

í

î DX £ +D

Для получения (задания) этой величины согласно закона распределения существует множество алгоритмов. В том или ином языке имеются стандартные процедуры формирования задания случайных величин с равномерным или нормальным законом распределения. Поэтому рассмотрим I-й.

RND, позволяет получить случайное число с равномерным законом распределения в интервале (0-1); (-1 - 1); (0 - -2). Поскольку для формирования функции RND применяется случайный счет, число получается всегда случайное: при повторении вызова этой функции массив, формируемый в числах, полностью повторяется. Но значения случайных величин оказываются сжатыми, например, в интервале. Реально нам необходимо сформировать

DX®D = k*(0 - 1)+(Xном -D)

Величина коэффициента k - коэффициент, т.е. увеличение интервала в k раз.

Следует учесть, что при моделировании нужно стремиться к получению и крайних значений. Использование функции RND - удобный подход, но не всегда строго перекрывается доверительный интервал. Только при большой выборке распределение стремится к равномерному. Поэтому применяют более простой подход, когда последовательную величину назначают в интервале от (Xном - D) до (Xном + D).

Назначение в цикле с определенным шагом. Меньше шаг - больше выборка, более

идеализированная картина.

X1=Xном - D; X2 = X1+¶X;.......;XN = XN-1 +¶X

Эту процедуру можно повторить с небольшим смещением начальной точки.

Несколько сложнее моделирование нормального закона. Здесь также существуют два пути:

1. Использование стандартной процедуры генерации случайного числа с нормальным законом распределения. Но такие функции имеются не во всех языках. Даже если эта функция встроена, она дает псевдослучайную последовательность. Поэтому выборку стремится увеличить интервал, в котором формируются случайные числа (- ¥ +¥).

Поэтому для генерирования задают интервал в 3d. Если такой встроенной функции нет, случайные числа необходимо сформировать случайную процедуру.

При сложении большого числа выборки случайных величин Xi, имеющих равномерное распределение, получается величина Yi, распределение которой принимают нормальным. Чем больше мы складываем, тем закон ближе к нормальному.

Дата добавления: 2014-10-15