Symulacja :
symulacja jest możliwością naśladowania warunków rzeczywistych na zasadzie eksperymentu z dowolnie ustaloną liczbą cechujących go parametrów, przy zachowaniu pewnych elementów losowości. Przeprowadza się go w celu obejścia się od innych, czasochłonnych metod. Przykład: symulacja komputerowa, symulacja transakcji finansowych.
Symulację można przeprowadzić na 2 sposoby:
- zebrać dane określonej liczby kolejek gry i przedstawić wyniki
- przedstawiać wyniki w czasie rzeczywistym(aktualny stan konta)
Wyniki byłyby satysfakcjonujące, gdyby wartość ostateczna była zbliżona do 0 (prawdopodobieństwo z prawdop. 0,5)występowania kolejno orła i reszki R - liczba losowa z przedziału (0,1) (ilość otworów. Generujemy wartości x i sprawdzamy, czy ilość otworów jest wystarczająca.
Ponieważ każda metoda estymacji param. prowadzi do układu równań, z którego obliczyć można estymatory. Jedną stronę równań stanowią parametry teoretyczne (np. i σ), i są one estymowane za pomocą odpowiadających im momentów empirycznych(np. x z kreską, s)
Przykładowo dla rozkł. normalnego:
, gdzie g1=E(X); g2=D2(X)
Liczby losowe :
Random - pascal, C++, JavaScript
RND - Basic, =los( )-Excel
JavaScript : X=random z przdziału (0,1)
Generator kongruencyjny :
liczba xn+1 (kolejna losowa) powstaje przez:
xn+1=mod(xn*c, a) (a - stała)
pseudolosowe ponieważ nie są one czysto losowe, ale wyliczanie ich bazuje na pewnym algorytmie
R = cx-20c - x = R/c + 20
Pascal:
b:=50;
for i:=1 to 100 do
begin
r:=random(50)+20;
x:=r/c+20;
end;
Metoda odwracania dystrybuanty :
W oparciu o generator liczb losowych o wykresie f(x) rozkładu jednostajnego konstruujemy wykres rozkładu wykładniczego F(x) przenosząc x z f(x) na oś Y wykresu F(x) (między 0 i 1), następnie przekształcamy ten wykres do postaci funkcji gęstości rozkładu prawdopod.
Generator liczb losowych :
Pascal:
Lambda :=0,01;
for i:=1 to 100 do
begin
r:=random;
x:=-ln(R)/lambda
end;
... zobacz całą notatkę
Komentarze użytkowników (0)