Моделирование случайных процессов.

Аннотация В данной курсовой работе было произведено моделирование случайного процесса. В ходе работы были рассчитаны теоретические значения математического ожидания, дисперсии, коэффициента эксцесса и асимметрии моделируемого процесса. Для разных объемов выборки найдены их эмпирические значения. С помощью математическим методов статистики произведена обработка экспериментальных данных, построены графики динамики изменения величины для различных реализаций исследуемого процесса в зависимости от изменения объема выборки. Все вычисления производились в пакете MathCad 14.

Введение 5 Исходные данные 7 Раздел 1: Задание начальных параметров. 8 1.1. Вероятностные характеристики моделируемого процесса. 8 Раздел 2: Математическое моделирование процесса 11 Раздел 3. Обработка результатов машинного эксперимента 15 3.1. Построение гистограмм распределения 15 3.2. Вычисление математического ожидания и дисперсии для выборок n 16 3.3. Вычисление 1 и построение графика динамики 17 3.4. Вычисление 2 и построение графика динамики 18 3.5. Вычисление корреляционной функции для первых 10-ти значений 18 3.6. Проверка критерия согласия Пирсона (2) 19 Заключение 22 Список используемых источников 23 Приложение 1: листинг программы MathCad 14 24

1. Алексеев Р.Е., Чеснокова О.В. Решение задач вычислительной математики в пакетах MathCad 12, MATLAB 7, Maple 9. М: НТ Пресс, 2006. 2. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. – М.: Наука, 1982. 3. Кирьянов Д. Самоучитель MathCad 12. C.-Пб.: БХВ-Петербург, 2004. 4. Плис А.И., Сливина Н.А. MathCad 2000. Математический практикум для экономистов и инженеров: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2000. 5. Половко А.М., Ганичев И.В. MathCad для студента. – СПб.: БХВ-Петербург, 2006. 6. Черняк А.А., Новиков В.А., Мельников О.И., Кузнецов А.В. Математика для экономистов на базе MathCad. – СПб.: БВХ-Петербург, 2003. 7. Шалыгин А.С., Палагин Ю.И. Прикладные методы статического моделирования. – СПБ.: Машиностроение, 1986.