系统仿真技术_第11章.pptVIP

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2018-06-22 发布于河北
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系统仿真技术_第11章

第十一章随机变量模型的确定11.1 随机变量模型的确定 11.1 随机变量模型的确定 11.1 随机变量模型的确定 11.1 随机变量模型的确定 11.1 随机变量模型的确定 11.1 随机变量模型的确定 11.1 随机变量模型的确定 11.1 随机变量模型的确定 11.2 分布类型的假设 11.2 分布类型的假设 11.2 分布类型的假设 11.2 分布类型的假设 11.2 分布类型的假设 11.2 分布类型的假设 11.2 分布类型的假设 11.2 分布类型的假设 11.2 分布类型的假设 11.2 分布类型的假设 11.3 拟合优良度检验 11.3 拟合优良度检验 11.3 拟合优良度检验 11.3 拟合优良度检验 11.3 拟合优良度检验 11.3 拟合优良度检验 11.3 拟合优良度检验习题 * * 随机变量分布的类型已知, 需要由观测数据确定该分布的参数由观测数据确定随机变量概率分布类型, 并在此基础上确定其参数由已有的观测数据难以确定该随机变量的理论分布形式, 则定义一个实验分布 1、分布参数的确定－分布参数的类型 (1) 位置参数(记为 ) 确定分布函数取值范围的横坐标。当的分布函数仅仅向左或向右移动而不发生其它变化。改变时, 相应（位移参数）图11.1 均匀分布U(a, b) 的密度函数 f(x) 1/ (b-a) 0 a b x 例如, 均匀分布函数U(a,,b), 其密度函数为: 参数定义为位置参数 (2) 比例参数(记为 )：决定分布函数在其取值范围内取值的比例尺度，不改变其基本形状。 (3) 形状参数(记为α)：确定分布函数的形状, 从而改变分布函数的性质, 说明： 2. 分布参数的估计最大似然估计: （1）离散分布情形。（2）连续分布情形可得又最大似然估计值为由观测数据来确定随机变量的分布类型----对观测数据进行适当的预处理, 然后根据预处理的结果对分布类型进行假设。 1. 连续分布类型的假设预处理方法有三种, 即点统计法、直方图法及概率图法。 0 1.0 2.0 0.20 0.15 0.10 0.05 检验该分布与这些观测数据吻合的程度 (4) 结果判断规定检验水平 2 柯尔莫哥洛夫-斯米尔洛夫(K-S检验) 而且尚无通用的表可查。 *