3.2.4 Четвертый этап – аппроксимация выборочного распределения теоретическим законом
Выбор типа закона распределения – задача непростая. Наиболее популярен в практике нормальный закон, физическая модель которого основана на предположении, что случайная величина представляет собой результат “малых” воздействий (примерно одинаковых по величине и равновероятных по знаку) большого числа взаимонезависимых факторов. Однако многие явления не могут быть описаны таким законом по своей физической сущности: размеры зерен при дроблении, число дефектов в образце и другое. В этом случае следует применять иные распределения: непрерывные (экспоненциальные, Вейбулла и другие) или дискретные (биномиальные, Паскаля и другие). Целесообразно анализировать соответствие выбранного распределения физической модели явления, однако во многих технологических задачах механизм явления известен неполно, и технолог вынужден ограничиться подбором распределений по эмпирическим данным.
Рисунок 8 – Законы распределения вероятностей:
а – функция распределения для дискретных случайных величин; б и г –дифференциальный; в и д – интегральный; б и в – равномерный; г и д – нормальные законы распределения
Информация о закономерностях распределения случайных величин в виде функций или числовых характеристик необходима технологу при решении всех задач анализа и оптимизации качества бетона и других строительных материалов. Этот этап предшествует применению любых статистических методов в технологии. Если в некоторых задачах технолог не проводит специальных исследований кривых распределения для входов Х и выходов Y системы, то на основании анализа механизма явления он выбирает тот или иной закон распределения. Если он не принимает закона распределения, то это определяет применение методов непараметрической статистики.
Для выбора кривой распределения по известным числовым оценкам асимметрии А и эксцесса Е определяют коэффициенты формы кривой β1 и β2:
β1=А2 β2=3+Е β1=0 β2=3 (3.55)
По коэффициентам формы кривой затем по справочникам определяют вид распределения. Распределения бывают нормальные (логарифмические и дифференциальные); γ – распределение, β – распределение, экспоненциальное. Некоторые наиболее часто встречающиеся законы распределения вероятностей, представлены на рисунке 8.
- Содержание
- Предисловие
- Введение
- 1 Исторический обзор применения моделирования
- 2 Основы системного анализа и моделирования
- 2.1 Этапы системного анализа
- 2.2 Существующие подходы анализа системы
- 2.3 Понятие о моделировании. Классификация моделей
- 2.4 Основные этапы и принципы моделирования
- 3 Элементы математической статистики
- 3.1 Понятие о математической статистике
- 3.2 Задачи математической статистики
- 3.2.1 Первый этап – сбор и первичная обработка данных
- 3.2.2 Второй этап – определение точечных оценок распределения
- 3.2.3 Третий этап – определение интервальных оценок, понятие о статистической гипотезе
- 3.2.4 Четвертый этап – аппроксимация выборочного распределения теоретическим законом
- 3.3 Области применения статистических методов обработки данных
- 3.3.1 Статистический контроль прочности бетона
- 3.3.2 Метод множественной корреляции
- 4 Статистическое планирование эксперимента
- 4.1 Понятие о планировании эксперимента. Основные задачи эксперимента
- 4.2 Понятие о полиноме, отклике, факторах и уровнях варьирования, факторном пространстве
- 4.3 Первичная статистическая обработка результатов эксперимента
- 4.4 Математическая модель эксперимента. Метод наименьших квадратов
- 4.5 Получение некоторых эмпирических формул
- 4.6 Метод наименьших квадратов для функции нескольких переменных
- 4.7 Дисперсионная матрица оценок
- 4.8 Критерии оптимального планирования
- 4.9 Планы для построения линейных и неполных квадратичных моделей
- 4.10 Планы для построения полиномиальных моделей второго порядка
- 4.11 Регрессионный анализ модели
- 4.12 Анализ математической модели
- 4.13 Решение оптимизационных задач
- 4.14 Моделирование свойств смесей
- 4.15 Принципы имитационного моделирования
- 4.16 Решение рецептурно-технологических задач на эвм в режиме диалога
- 5 Основные виды задач, решаемых при организации, планировании и управлении строительством
- 5.1 Математические модели некоторых задач в строительстве
- 5.2 Примеры решения некоторых задач
- 5.2.1 Решение транспортной задачи
- 5.2.2 Решение задачи о ресурсах
- 5.2.3 Решение задачи нахождения оптимальной массы фермы
- 5.3 Организационные задачи
- 6 Моделирование в строительстве
- 6.1 Модели линейного программирования
- 6.2 Нелинейные модели
- 6.3 Модели динамического программирования
- 6.4 Оптимизационные модели (постановка задач оптимизации)
- 6.5 Модели управления запасами
- 6.6 Целочисленные модели
- 6.7 Цифровое моделирование (метод перебора)
- 6.8 Вероятностно-статистические модели
- 6.9 Модели теории игр
- 6.10 Модели итеративного агрегирования
- 6.11 Организационно-технологические модели
- 6.12 Графические модели
- 6.13 Сетевые модели
- 7 Организационное моделирование систем управления строительством
- 7.1 Основные направления моделирования систем управления строительством
- 7.2 Аспекты организационно-управленческих систем (моделей)
- 7.3 Деление организационно-управленческих моделей на группы
- 7.4 Виды моделей первой группы
- 7.5 Виды моделей второй группы
- Список использованных источников