Решение в явном виде обратной задачи моделирования непрерывной одномерной случайной величины
Наукові видання Харківського національного університету Повітряних Сил
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Решение в явном виде обратной задачи моделирования непрерывной одномерной случайной величины
Розв’язання у явному вигляді зворотної задачі моделювання неперервної одновимірної випадкової величини The explicit solution of inverse problem of continuous one-dimensional random variable modeling |
|
| Creator |
В.Ю. Дубницький
И.Г. Скорикова В.Ю. Дубницький І.Г. Скорікова V.Yu. Dubnitskiy Ir.G. Skorirova |
|
| Subject |
Математичні моделі та методи
УДК 519.232.2 метод Монте-Карло, статистическое моделирование, плотность распределения непрерывной случайной величины, обратная задача статистического моделирования, нормальное распределение, показательное распределение, распределение Лапласа, распределение минимального значения, распределение максимального значения, двойное показательное распределение, логистическое распределение, гамма-распределение, распределение Эрланга n-го порядка, распределение Рэлея, распределение Максвелла, параболическое распределение, распределение Симпсона, распределение арксинуса, обратное Гауссовское распределение, распределение Коши, однопараметрическое распределение модуля n-мерной случайной величины, гиперэкспоненциальное распределение, бета-распределение, обобщённое бета-распределение, распределение Бирнбаума-Сандерса метод Монте-Карло, статистичне моделювання, щільність розподілу безперервної випадкової величини, зворотня задача статистичного моделювання, нормальний розподіл, показниковий розподіл, розподіл Лапласа, розподіл мінімального значення, розподіл максимального значення, подвійний показниковий розподіл, логістичний розподіл, гамма- розподіл, розподіл Ерланга n-го порядку, розподіл Релея, розподіл Максвела, параболічний розподіл, розподіл Симпсона, розподіл арксинуса, зворотний Гаусовий розподілі, розподіл Коші, однопараметричний розподіл модуля n-вимірної випадкової величини, гіперекспоненціальний розподіл, бета-розподіл, узагальнений бета-розподіл, розподіл Бірнбаума-Сандерса. Monte Carlo method, statistical modeling, probability density function, n, inverse problem of statistic simulation, normal distribution, exponential distribution, Laplace distribution, minimum distribution, maximum distribution, double distribution, logistic distribution, gamma distribution, Erlang distribution of n-th order, Rayleigh distribution, Maxwellian distribution, parabolic distribution, Simpson distribution, inverse sine distribution, inverse Gaussian distribution, Cauchy distribution, one-parameter distribution of n-dimensional random value, hyperexponential distribution, beta distribution, common- beta distribution, Birnbaum-Sanders distribution |
|
| Description |
Сформулирована обратная задача моделирования непрерывной одномерной случайной величины. Для её решения при известном типе распределения необходимо найти явную зависимость параметров моделируемого распределения от заданных начальных характеристик – математического ожидания и среднеквадратического отклонения. Поставленная задача решена для следующих случаев: нормального распределения, показательного распределения, распределения Лапласа, распределения минимального значения, распределения максимального значения, двойного показательного распределения, логистического распределения, гамма-распределения, распределения Эрланга n-го порядка, распределения Рэлея, распределения Максвелла, параболического распределения, распределения Симпсона, распределения арксинуса, обратного Гауссовского распределения, распределения Коши, однопараметрического распределения модуля n-мерной случайной величины, гиперэкспоненциального распределения, бета-распределения, обобщённого бета-распределения, распределения Бирнбаума-Сандерса.
Сформульовано зворотню задачу моделювання неперервної одновимірної випадкової величини. Для її розв’язання при відомому типі розподілу необхідно знайти явну залежність параметрів розподілу, який моделюється, від заданих початкових характеристик: математичного сподівання та середньоквадратичного відхилення для наступних випадків: нормального розподілу, показникового розподілу, розподілу Лапласа, розподілу мінімального значення, розподілу максимального значення, подвійного показникового розподілу, логістичного розподілу, гамма-розподілу, розподілу Ерланга n-го порядку, розподілу Релея, розподілу Максвела, параболічного розподілу, розподілу Сімпсона, розподіу арксинуса, зворотного Гаусового розподілу, розподіл Коші, однопараметричного розподілу модуля n-вимірної випадкової величини, гіперекспоненціального розподілу, бета-розподілу, узагальненого бета-розподілу, розподілу Бірнбаума-Сандерса. The explicit solution of inverse problem of continuous one-dimensional random variable modeling is defined. For its solution by known type of distribution it is necessary to find the explicit dependence of distribution parameters, which is modeling from set initial characteristics: ensemble average and standard deviation in the following cases: normal distribution, exponential distribution, Laplace distribution, extreme value minimum distribution, extreme value maximum distribution, double exponential distribution, logistic distribution, gamma distribution, Erlang distribution of n-th order, Rayleigh distribution, Maxwellian distribution, parabolic distribution, Simpson distribution, arc sine distribution, inverse Gaussian distribution , Cauchy distribution, one-parameter distribution of n-dimansional random value, hyperexponential distribution, beta distribution, common- beta distribution, Birnbaum-Sanders distribution. |
|
| Publisher |
Харківський національний університет Повітряних Сил ім. І. Кожедуба
Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба Kharkiv national Air Force University named after I. Kozhedub |
|
| Date |
2015
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion Рецензована стаття |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/4290
|
|
| Source |
Системи обробки інформації. — 2015. — № 1(126). 106-110
Системы обработки информации. — 2015. — № 1(126). 106-110 Information Processing Systems. — 2015. — № 1(126). 106-110 1681-7710 |
|
| Language |
rus
|
|
| Relation |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/4290/soi_2015_1_27.pdf
|
|