Формализованное описание закона Pearson Type V распределения случайной величины
Задание на курсовую работу по дисциплине «Математическая логика и теория алгоритмов»
1 Тема работы: Исследование алгоритма SSA-метода при анализе временных последовательностей данных с шумом по известному закону распределения. 2 Срок сдачи студентом законченной работы ‑ 25.05.2010 г. 3 Исходные данные для работы: 1) Технология исследования SSA-метода с использованием пакетов MS Excel, Mathcad, Statistica. 2) Алгоритм генерации временной последовательности данных по заданному закону распределения:
Постановка задачи. Исследовать свойства SSA-метода при декомпозиции временной последовательности данных на трендовую, гармоническую и шумовую составляющие. Оценить погрешность SSA-метода при декомпозиции временной последовательности данных для разных значений тренда, гармоники и шума. Восстановление шумовой составляющей оценить по критериям хи-квадрат Пирсона, лямбда Колмогорова, омега-квадрат Мизеса. 4 Содержание расчётно-пояснительной записки. Титульный лист. Задание на курсовую работу. Аннотация. Содержание. Перечень условных обозначений. Введение. 1 Анализ и теоретическое исследование алгоритма. 2 Разработка технологии экспериментального исследования алгоритма. 3 Описание разработанного программного обеспечения. 4 Экспериментальное исследование алгоритма. Заключение. Список использованных источников. Приложение. 5. Дата выдачи задания 22.02.2010 г. 6. Научный консультант: канд. техн. наук, доц. Альховик С. А. 7. Календарный график работы на весь период проектирования.
Оглавление
Введение 1. Распределение Pearson Type V 1.1 Формализованное описание закона Pearson Type V 1.2 Примеры использования закона распределения Pearson Type V 1.3 Числовые характеристики закона распределения Pearson Type V 1.4 Получение выборки с распределением Pearson Type V 1.5 Формулировка гипотезы о законе распределения Pearson Type V 1.6 Проверка гипотезы о законе распределения Pearson Type V 1.7 Программа для проверки гипотезы о законе распределения 2. Распределение Rayleigh 2.1 Формализованное описание закона Rayleigh 2.2 Примеры использования закона распределения Rayleigh 2.3 Числовые характеристики закона распределения Rayleigh 2.4 Получение выборки с распределением Rayleigh 2.5 Формулировка гипотезы о законе распределения Rayleigh 2.6 Проверка гипотезы о законе распределения Rayleigh 2.7 Программа для проверки гипотезы о законе распределения 3. SSA-метод 3.1 Определение собственных чисел матрицы 3.2 Содержательное описание SSA-метода 3.3 Методика исследования SSA-метода на основе информационных технологий 4. Исследование временных рядов с шумом заданным Pearson Type V 4.1 Постановка эксперимента 4.2 Экспериментальная часть (тренд) 4.3 Экспериментальная часть (гармонический ряд) 4.4 Экспериментальная часть (рандом) 4.5 Результаты и их обсуждение 5. Исследование временных рядов с шумом заданным Rayleigh 5.1 Постановка эксперимента 5.2 Экспериментальная часть (тренд) 5.3 Экспериментальная часть (гармонический ряд) 5.4 Экспериментальная часть (рандом) 5.5 Результаты и их обсуждение 6. Экспериментальное исследование средней трудоемкости Pirson Type V 7. Экспериментальное исследование средней трудоемкости Rayleigh Заключение Список использованных источников
Введение В процессе интеллектуального анализа данных (ИАД) центральное место занимает автоматическое порождение характеризующих анализируемые данные моделей, правил и/или функциональных зависимостей. В целом процесс извлечения знаний в ИАД условно делят на следующие этапы, которые в совокупности предложено использовать на этапе эксплуатации имитационной модели (ИМ) сложного объекта. Шаг 1. Отбор данных: анализ задач пользователя, выбор целевого множества данных, определение переменных. Шаг 2. Предобработка данных: устранение зашумленности, обработка пропущенных значений, итоговые показатели по группам данных. Шаг 3. Редукция и проекция данных: ищутся полезные особенности данных для решения поставленных задач, сокращается пространство переменных. Шаг 4. Поиск закономерностей: выбор метода поиска закономерностей с учетом объема и типа данных, их зашумленности и осуществление поиска закономерностей. Шаг 5: Оценка и интерпретация найденных закономерностей: оценка и упорядочение закономерностей по их релевантности, проверка согласованности предыдущих и вновь найденных знаний. Возможно возвращение к любому шагу от 1 до 4 для дальнейших итераций. Шаг 6. Использование найденных знаний: прямое использование, передача заинтересованным лицам, включение в интеллектуальные системы, основанные на знаниях. Для разработки технологии извлечения знаний из временных последовательностей данных исследован сингулярный спектральный метод (SSA-метод), включающий этапы вложения, сингулярного разложения, группировки, диагонального усреднения. Исследуем Pearson Type V и Rayleigh законы распределения. Распределение Pearson Type V Формализованное описание закона Pearson Type V распределения случайной величины
Плотность вероятности если x>0;
в противном случае Функция распределения если x>0;
где функция распределения случайной величины с распределением gamma( ,1/ ) График функции плотностей распределения вероятностей PT5(α,1) представлен на рисунке 1.1.
Рисунок 1.1. Функции плотностей распределения вероятностей PT5(α,1)
Популярное: Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ... Организация как механизм и форма жизни коллектива: Организация не сможет достичь поставленных целей без соответствующей внутренней... Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы... Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (177)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |