• LABORATORIYA ISHI № 1 BOSHQARISH SISTEMALARINI STATISTIK USUL ORQALI MODELLASHTIRISH Ishning maqsadi
  • Taqsimlash funksiyasi.
  • P (x
  • Normal taqsimot.
  • Tekshirish uchun savollar




    Download 0.63 Mb.
    bet3/20
    Sana01.04.2017
    Hajmi0.63 Mb.
    #2773
    1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   20
    8-laboratoriya ishi. Boshqarish sistеmalarining tuzilgan modеllarining paramеtrlarini idеntifikatsiyalash masalalarini EHM da amalga oshirish.
    9-laboratoriya ishi. Boshqarish sistеmalarining faoliyatini aks ettiruvchi dinamik modеllarni Unisim Design dasturlash pakеti yordamida tuzish (mnеmosxеmalar tuzish) ni tadqiq qilish

    LABORATORIYA ISHI № 1
    BOSHQARISH SISTEMALARINI STATISTIK USUL ORQALI MODELLASHTIRISH
    Ishning maqsadi: immitatsion modellashtirish usulini qo‘llash orqali EHMda model tuzish va tasodifiy jarayonning taqsimot funksiyasini qurish.
    1.Nazariy qism
    EHM yordamida model qurish va ularni tadbiq qilishda statistik tajribalar usuli juda keng qo‘llaniladi. Bu usul tasodifiy sonlarni rostlashga asoslangan usul, ya'ni bu usulda tasodifiy kattaliklar ehtimolini taqsimot qiymatlari beriladi. Statistik modellashtirish deganda EHM yordamida modellashtirilayotgan sistemada borayotgan jarayonlarning statik ma'lumotlarini olish tushuniladi. Statistik modellashtirish yordamida tekshirilayotgan sistemaning ishlash jarayonida modellashtiruvchi algoritm barcha tasodifiy ta'sirlar va bu ta'sirlar orasidagi o‘zaro bog‘liqlikni hisobga olgan holda tuziladi. Statistik modellashtirish usuli birinchidan stoxastik sistemalar va ikkinchidan determinik masalalarni yechishda ko‘proq qo‘llaniladi.

    Tasodifiy kattalik deb tajribalar natijasida oldindan ma'lum bo‘lmagan tasodifiy bo‘lgan qiymatlardan birini qabul qilishi mumkin bo‘lgan kattalikka aytiladi. Tasodifiy kattaliklar diskret (alohida qiymatlar qabul qiluvchi) va muntazam kattaliklarga bo‘linadi.

    Tasodifiy kattalikning o‘rtacha qiymati tajriba vaqtida olingan barcha natijalarning oddiy o‘rtacha qiymatidan iborat. Diskret tasodifiy kattalik x

    m1 tajribada x1 va m2 tajribada x2 qiymatlarni qabul qilayotgan bo‘lsin.

    U holda



    bu yerda - o‘tkazilgan tajribalarning umumiy soni.

    Ushbu tenglamani quyidagi ko‘rinishda yozish mumkin:

    bu yerda – tasodifiy kattalik x ning statistik ehtimoli.

    Agar n→ bo‘lsa Pi* → Pi bo‘ladi.

    Ehtimollar nazariyasida matimatik kutilish tushunchasi juda kata o‘rin egallaydi. Tasodifiy kattalikning matematik kutilishi quyidagicha izlanadi.



    Amaliy izlanishlar o‘tkazilganda o‘rtacha kvadratik og‘ish quyidagicha hisoblanadi.Agar x1 NING m1 xolatda, x2 ning qiymati m2 holatda kuzatilgan bo‘lsa va h.k. unda o‘rtacha kvadratik og‘ish quyidagi formula bo‘yicha aniqlanadi:


    bu yerda - tasodifiy qiymatning o‘rtacha qiymati; n – kuzatuvlarning umumiy soni.



    qiymati aniqlanganda, tasodifiy qiymatlarning o‘rtacha qiymatga nisbatan og‘ishi inobatga olinadi. Og‘ishning absolyut qiymatigina inobatga olinganligi uchun barcha oђishlarning kvadratik yiђindisi tuziladi va topilgan qiymat umumiy tajribalar soniga bœlinadi.

    Taqsimlash funksiyasi. x - tasodifiy kattalik bo‘lsin. F (x) taqsimlanish funksiyasi deyiladi.

    Uzluksiz tasodifiy kattalik uchun quyidagi nisbatni yozish mumkin:



    Boshqa xususiyatlarni ham ko‘rsatib o‘tamiz:
    F ( - ) = 0 ; F(  ) = 1

    Quyidagi rasmda taqsimlash funksiyasi va taqsimlanish zichligining grafigi keltirilgan. f(x) ehtimollikning berilgan kattaligiga qarab aniqlanadi. Masalan, agar r=0.9 bo‘lsa, unga xr abssissasi mos keladi, shuning uchun P (xp) = F (xp) = P.



    xr R ehtimollikning kvantili deb ataladi. Masalan, agar X0,1 va X0,9 kvantillar ma'lum bo‘lsa, unda P (x0,1  x  x0,9)= F(x0,9) – F(x0,1)= 0,9 – 0,1 = 0,8 bo‘ladi. Ehtimolligi r = 0.5 teng bo‘lgan kvantil taqsimot medianasi deyiladi. Taqsimot medianasi x = x0.5 taqsimot zichligining egri chizig‘ini ikkita teng bo‘lakka ajratadi.

    Ehtimoliy taqsimotning asosiy qonunlarini ko‘rib chiqamiz. Bu qonunlar statistik taqsimot modellari sifatida tajriba jarayonida qayd etilgan tasodifiy o‘zgaruvchilarning tavsifini tuzish uchun ishlatiladi.



    Normal taqsimot. Statistik modellar ichida ehtimolliklarning normal taksimoti aloxida o‘rin olgan.Normal taqsimotntng zichlik ehtimolligi quyidagi ko‘rinishga ega:

    bu yerda μ va σ – taqsimot parametrlari. Ular taqsimot markazi (matematik kutilma) va uning masshtabi (o‘rtacha kvadratik og‘ish) ni ko‘rsatadi.

    Normal taqsimot simmetrik bo‘ladi va ehtimolliklar zichligining funksiyasi va quyidagi parametrlardan xolis bo‘ladi:


    va

    Normal taqsimotning integral qonuni quyidagicha yoziladi:



    Taqsimot funksiyasining xususiyatiga asosan


    Amaliy xisoblashlarda normallashtirilgan, normal taqsimotlangan tasodifiy kattalik z=(x-μ)σ ishlatiladi. Uning ehtimollik zichligining funksiyasi quyidagicha:



    Normal qonuniyat bo‘yicha taqsimlangan tasodifiy kattalikning qiymati berilgan oraliqqa tushish ehtimolini xisoblash jadvalda keltirilgan Gaus oraliqlarining qiymalari yordamida amalga oshiriladi.



    bu yerda n integrallash o‘zgaruvchisi, va F(-z)=1-F(2).



    X ni [x1,x2] oraliqqa tushish ehtimoli quyidagiga teng:

    Ushbu ehtimollikning grafik ko‘rinishi quyidagicha:





    Download 0.63 Mb.
    1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   20




    Download 0.63 Mb.