Курсовая работа: Теория вероятности

for j:=1 to 300 do begin

a1:=random;

for i:=1 to 41 do begin

if (a1>o[i]) and (a1<o[i+1]) then goto 10;

end;

10: b1[j]:=random+l[i];

write(' ',b1[j]:1:2);

if j mod 10= 0 then writeln;

if j mod 210= 0 then readln;

end;

readln;

end.

Результат работы программы:

Массив имеющий закон распределения Коши:

3.83 -9.36 0.79 0.22 -0.32 0.46 -0.73 20.98 -0.44 -1.74 0.02 0.70 -1.98 0.77 -9.79 3.24 0.36 -1.04 -4.28 2.71 -1.82 -0.92 -3.36 -0.65 0.37 -0.15 0.36 -0.61 0.76 20.56 -1.81 -8.94 0.26 0.40 1.62 0.59 -0.41 1.69 -0.02 0.29 0.61 0.32 0.86 -1.24 -1.87 -0.84 2.95 0.04 -0.63 1.54 0.53 -1.07 -0.08 -2.15 3.43 -0.66 -2.70 -0.87 0.64 0.65 0.04 3.76 -2.54 -3.80 2.40 1.22 -0.84 8.86 0.54 3.91 -0.70 -5.46 -1.64 -0.01 -0.52 -1.08 -2.16 -0.66 0.83 -1.88 1.97 0.55 3.84 -0.51 0.22 20.98 -3.00 0.46 -0.40 -2.10 0.78 20.46 -4.76 -0.36 1.30 3.85 -0.41 19.88 0.55 -1.05 0.14 -15.07 -0.87 0.18 -3.28 1.10 -0.42 -3.83 1.35 -3.82 -0.72 -1.02 -0.35 -0.13 -0.10 0.40 0.85 0.40 -0.62 1.28 -2.68 -1.88 -2.43 0.94 1.67 20.21 -0.70 -0.39 -3.56 -0.60 -3.86 -0.99 -6.71 0.79 1.62 -1.11 2.87 0.74 1.08 -0.29 -0.90 -0.22 0.04 -6.63 0.13 -0.36 -10.82 -3.04 2.81 -0.73 -0.16 0.61 -0.25 4.00 -0.93 -7.58 -0.09 0.69 0.30 2.38 0.79 11.03 -0.44 -0.56 11.12 -1.22 1.17 0.60 -1.78 -2.78 -0.85 -0.98 -1.21 3.51 0.05 0.29 -8.62 0.26 -0.56 1.68 -1.65 13.02 -0.11 0.50 -0.58 4.98 0.57 -0.51 0.78 -0.43 -1.62 0.27 0.75 0.29 20.65 0.91 0.01 3.46 -0.58 -0.50 9.42 -0.88 -1.78 0.81 1.35 -0.03 3.53 11.99 0.63 -1.65 20.66 0.36 -0.01 -0.68 0.31 0.28 16.13 -1.24 -0.36 0.99 -1.65 0.58 1.88 -0.35 0.66 0.94 1.56 0.31 0.58 0.61 -0.73 1.04 -0.61 -1.73 -1.02 -7.95 21.00 -0.98 20.94 -0.03 0.36 0.82 -2.91 1.03 0.47 -0.91 6.13 1.49 0.91 6.30 -0.93 1.03 -1.07 1.70 -0.63 -8.84 -1.87 0.01 2.63 -1.20 1.73 -1.71 -12.13 0.89 3.30 -0.24 0.36 18.97 9.16 0.77 -0.02 -0.03 -2.71 -1.20 -0.79 0.95 -0.18 0.50 5.61 -0.04 0.05 0.81 0.93 20.94 -0.91 20.17 1.70 1.66 -0.99 -0.25 -0.51 0.79 20.58 1.78 2.62 0.99 -1.45 0.89 -0.48 -0.98

Вывод : Используя данный метод можно формировать случайные величины со сколь угодно сложным законом распределения. Недостаток – необходимость некоторой подготовительной работы перед непосредственным применением процедуры и двукратное применение датчика случайных чисел для розыгрыша одного значения случайного числа Y.

Задание 3

Критерием Пирсона проверить, что данный массив имеет соответствующий закон распределения.

Для построения гистограммы и нахождения числовых характеристик, необходимо составить статистический ряд:

Статистический ряд

m[1]=0.00 x[1]=-19.5 pi[1]=0.0000 hi[1]=0.0000

m[2]=0.00 x[2]=-18.5 pi[2]=0.0000 hi[2]=0.0000

m[3]=0.00 x[3]=-17.5 pi[3]=0.0000 hi[3]=0.0000

m[4]=0.00 x[4]=-16.5 pi[4]=0.0000 hi[4]=0.0000

m[5]=1.00 x[5]=-15.5 pi[5]=0.0033 hi[5]=0.0033

m[6]=0.00 x[6]=-14.5 pi[6]=0.0000 hi[6]=0.0000

m[7]=0.00 x[7]=-13.5 pi[7]=0.0000 hi[7]=0.0000

m[8]=1.00 x[8]=-12.5 pi[8]=0.0033 hi[8]=0.0033

m[9]=0.00 x[9]=-11.5 pi[9]=0.0000 hi[9]=0.0000