Моделирование случайной величиныс заданным законом распределения

Большей информативностью, по сравнению с такими статистическими характеристиками как математическое ожидание, дисперсия, для инженера обладает закон распределения вероятности случайной величины X. Представим, что X принимает случайные значения из некоторого диапазона. Например, X — диаметр вытачиваемой детали. Диаметр может отклоняться от запланированного идеального значения под влиянием различных факторов, которые нельзя учесть, поэтому он является случайной слабо предсказуемой величиной. Но в результате длительного наблюдения за выпускаемыми деталями можно отметить, сколько деталей из 1000 имели диаметр X₁ (обозначим N_X1), сколько деталей имели диаметр X₂ (обозначим N_X2) и так далее. В итоге можно построить гистограмму частости диаметров, откладывая для X₁ величину N_X1/1000, для X₂ величину N_X2/1000 и так далее. (Обратите внимание, если быть точным, N_X1 — это число деталей, диаметр которых не просто равен X₁, а находится в диапазоне от X₁ – Δ/2 до X₁ + Δ/2, где Δ = X₁ – X₂). Важно, что сумма всех частостей будет равна 1 (суммарная площадь гистограммы неизменна). Если X меняется непрерывно, опытов проведено очень много, то в пределе N –> ∞ гистограмма превращается в график распределения вероятности случайной величины. На рис. 24.1, а показан пример гистограммы дискретного распределения, а на рис. 24.1, б показан вариант непрерывного распределения случайной величины.

Рис. 24.1. Сравнение дискретного и непрерывного законов распределения случайной величины

В нашем примере закон распределения вероятности случайной величины показывает насколько вероятно то или иное значение диаметра выпускаемых деталей. Случайной величиной является диаметр детали.

В производстве и технике часто такие законы распределения заданы по условию задачи. Наша задача сейчас состоит в том, чтобы научиться имитировать появление конкретных случайных событий согласно вероятностям такого распределения.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: