RSS
Блог про Вейбулла распределение матлаб. и все, что с ними связано - Распределение Вейбулла достаточно близко подходит для ряда механических объектов..
Aliexpress для Вас
Aliexpress для Вас
Окт
19
5

Вейбулла распределение матлаб

Вейбулла распределение матлаб В ряде прикладных задач большую роль играют X 1 и X n , в частности, при исследовании максимально возможных значений "рекордов" тех или иных значений, например, страховых выплат или потерь из-за коммерческих рисков, при изучении пределов упругости и выносливости стали, ряда характеристик надежности и т. И тогда по теореме Байеса:

Вейбулла распределение матлаб Получаем границу для равномерной случайной величины: А это значит, что вместо U можно сгенерировать еще одну экспоненциально распределенную величину и не считать показательную функцию. Генерируем стандартные экспоненциально распределенные случайный величины E1 с плотностью x1 и E2 с единичной плотностью.

Вейбулла распределение матлаб Также существует алгоритм Зиккурат , который работает даже быстрее преобразования Бокса — Мюллера. И тогда условие принятия случайной величины будет:

Вейбулла распределение матлаб Функция своеобразная и напоминает многоступенчатое сооружение, откуда, собственно, и такое название у алгоритма. Природа отказов в этот период носит внезапный характер аварии, ошибки эксплуатационных работников и т. Многие из них базируются на генерации большого количества различных случайных величин.

Вейбулла распределение матлаб Каждый алгоритм я буду сопровождать кодом, небольшим количеством математики и гистограммой из десятка миллионов сгенерированных случайных величин. А это означает, что функция распределения разницы: Этим распределением моделируются многие недетерминированные физические процессы [6].

Вейбулла распределение матлаб Посмотрите, как они похожи. Например, следующие случайные величины хорошо моделируются нормальным распределением: Именно, если сложить несколько независимых одинаково распределённых величин с конечной дисперсией , то сумма будет распределена приблизительно нормально.

Вейбулла распределение матлаб Его явный недостаток — это вычисление трансцендентных функций. Они названы по фамилиям инженера В.

Вейбулла распределение матлаб Если вы генерируете случайное число, равномерно распределенное от 0 до 1, то 32 бит недостаточно, чтобы покрыть все значения, которые может принимать на этом диапазоне double хотя, для float этого более чем достаточно. И тогда по теореме Байеса:

Вейбулла распределение матлаб Далеко не всегда равномерно распределенных. Такое широкое распространение этого распределения связано с тем, что оно является бесконечно делимым непрерывным распределением с конечной дисперсией. Например, следующие случайные величины хорошо моделируются нормальным распределением:

Вейбулла распределение матлаб Берем начальное предположение x1, строим базовый слой, вычисляем А и строим зиккурат пока не построили нужное количество прямоугольников. Генерируем экспоненциально распределенную случайную величину E об алгоритме, более быстром, чем подсчет -ln U , расскажу далее. Приравняв производную степени к нулю, находим, соответствующий x:

Вейбулла распределение матлаб Если оно совпадает с распределением хи-квадрат, то его характеристическая функция: Умея генерировать равномерное, нормальное, экспоненциальное и гамма-распределения, вы, скорее всего, с легкостью сможете получить большинство других распределений, благо они легко выражаются через вышеупомянутые.

Вейбулла распределение матлаб Тогда её характеристическая функция: Вопрос в том, как найти константы А и x1 в зависимости от числа прямоугольников?

Многие из них базируются на генерации большого количества различных случайных величин. Кудлаева и многих иных специалистов.

Понравился пост? Подпишись на обновления блога по RSS wordpress insideRSS, RSS wordpress insideEmail или twitter wordpress insidetwitter! Aliexpress для Вас

комментарии (5) “Вейбулла распределение матлаб”

  • 1
    Антонина   01.06.2010

    Вы допускаете ошибку. Могу это доказать. Пишите мне в PM, обсудим.

  • 2
    Фортунат   17.08.2010

    Я думаю, что это отличная идея.

  • 3
    pardpabgafat85   11.11.2010

    Это не шутка!

  • 4
    Пульхерия   21.12.2010

    Следите за пульсом блогосферы на Яндекс-Блоги? Оказывается скоро Татьянин день.

  • 5
    getatsia   02.05.2010

    Вы не ошиблись

Оставить комментарий

Развитие мужества православие (предыдущая статья)
(следующая статья) Зимние костры читать онлайн

Многие из них базируются на генерации большого количества различных случайных величин. Буквально, вы генерируете величину и принимаете ее, если она подходит, иначе — отклоняете и генерируете еще раз. Первый период называют "периодом приработки" или "обкатки".

Тогда её характеристическая функция: Оно позволяет генерировать одну нормально распределённую величину на базе одной равномерно распределённой.

Поиск:
Последние посты
Новости партнеров
© Апрель 2018 Wordpress Inside. Все права защищены.
Запрещено использование материалов сайта без согласия его авторов и обратной ссылки.

20 запросов за 2,136 секунд.