ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА ММ- 03
РАЗЫГРЫВАНИЕ ДИСКРЕТНЫХ И НЕПРЕРЫВНЫХ СВ
Цель работы: изучение и программная реализация методов разыгрывания дискретных и непрерывных СВ
ВОПРОСЫ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПО КОНСПЕКТУ ЛЕКЦИЙ:
1. Дискретные случайные величины и их характеристики.
2. Разыгрывание полной группы случайных событий.
3. Разыгрывание непрерывной случайной величины методом обратной функции.
4. Выбор случайного направления в пространстве.
5. Стандартное нормальное распределение и его пересчет для заданных параметров.
6. Метод полярных координат для разыгрывания нормального распределения.
ЗАДАЧА 1. Сформулировать (письменно) правило разыгрывания значений дискретной СВ, закон распределения которой задан в виде таблицы. Составить подпрограмму-функцию для разыгрывания значений СВ с использованием БСВ, получаемых от подпрограммы ГСЧ. Разыграть 50 значений СВ и вывести их на экран.
Где N – номер варианта.
ЗАДАЧА 2. Дана функция плотности распределения f(x) непрерывной случайной величины X.
В отчете записать формулы и вычисление следующих величин:
А) константу нормировки;
Б) функцию распределения F(x);
В) математическое ожидание M(X);
Г) дисперсию D(X);
Д) формулу для разыгрывания значений СВ по методу обратной функции.
Составить подпрограмму-функцию для разыгрывания заданной СВ и получить 1000 значений этой СВ.
Построить гистограмму распределения полученных чисел по 20 отрезкам.
ЗАДАЧА 3. Составить процедуру, позволяющую разыграть параметры случайного направления в пространстве. Разыграть 100 случайных направлений в пространстве.
Использовать встроенный датчик псевдослучайных чисел.
Письменный отчет по лабораторной работе должен содержать:
1) Название и цель работы, группу, фамилию и номер варианта студента;
2) По каждой задаче: -условие, -необходимые формулы и математические преобразования, -имя программного файла, реализующего используемый алгоритм, -результаты вычислений.
Отлаженные программные файлы сдаются вместе с письменным отчетом.
ПРИЛОЖЕНИЕ
Варианты плотности распределения непрерывной СВ
Вар-т |
Плотность распределения СВ |
Вар-т |
Плотность распределения СВ |
Напомним предварительно, что если случайная величина R распределена равномерно в интервале (0,1), то ее математическое ожидание и дисперсия соответственно равны (см. гл. XII, § 1, замечание 3):
M (R )= 1/2, (*)
D (R )= 1/2. (**)
Составим сумму п независимых, распределенных равномерно в интервале (0,1) случайных величин R j (j =1, 2, ...,n):
Для нормирования этой суммы найдем предварительно ее математическое ожидание и дисперсию.
Известно, что математическое ожидание суммы случайных величин равно сумме математических ожиданий слагаемых. Сумма (***) содержит п слагаемых, математическое ожидание каждого из которых в силу (*) равно 1/2; следовательно, математическое ожидание суммы (*** )
Известно, что дисперсия суммы независимых случайных величин равна сумме дисперсий слагаемых. Сумма (***) содержит n независимых слагаемых, дисперсия каждого из которых в силу (**) равна 1/12; следовательно, дисперсия суммы (***)
Отсюда среднее квадратическое отклонение суммы (***)
Пронормируем рассматриваемую сумму, для чего вычтем математическое ожидание и разделим результат на среднее квадратическое отклонение:
В силу центральной предельной теоремы при п→∞ распределение этой нормированной случайной величины стремится к нормальному с параметрами а= 0 и σ=1. При конечном п распределение приближенно нормальное. В частности, при п = 12 получим достаточно хорошее и удобное для расчета приближение
Правило. Для того чтобы разыграть возможное значение x i нормальной случайной величины Х с параметрами а=0 и σ=1, надо сложить 12 независимых случайных чисел и из полученной суммы вычесть 6:
Пример, а) Разыграть 100 возможных значений нормальной величины Х с параметрами а=0 и σ=1; б) оценить параметры разыгранной величины.
Решение. а) Выберем 12 случайных чисел из первой строки таблицы *) , сложимих и из полученной суммы вычтем 6; в итоге имеем
x i =(0,10+0,09+...+0,67) - 6= - 0,99.
Аналогично, выбирая из каждой следующей строки таблицы первые 12 чисел, найдем остальные возможные значения X.
б) Выполнив расчеты, получим искомые оценки:
Оценки удовлетворительные: а* близко к нулю, σ* мало отличается от единицы.
Замечание. Если требуется разыграть возможное значение z i , нормальной случайной величины Z с математическим ожиданием а и средним квадратическим отклонением σ , то, разыграв по правилу настоящего параграфа возможное значение x i , находят искомое возможное значение по формуле
z i =σx i +a.
Эта формула получена из соотношения (z i -a )/σ=x i .
Задачи
1. Разыграть 6 значений дискретной случайной величины X, закон распределения которой задан в виде таблицы
X | 3,2 | ||
p | 0,18 | 0,24 | 0,58 |
Указание. Для определенности принять, что выбраны случайные числа: 0,73; 0,75; 0,54; 0,08; 0,28; 0,53. Отв. 10; 10; 10; 2; 3; 22; 10.
2. Разыграть 4 испытания, в каждом из которых вероятность появления события А равна 0,52.
Указание. Для определенности принять, что выбраны случайные числа: 0;28; 0,53; 0,91; 0,89.
Отв. А, , .
3. Заданы вероятности трех событий, образующих полную группу: Р (А 1)=0,20, Р (А 2)=0,32, Р (А 3 )= 0,48. Разыграть 6 испытаний, в каждом из которых появляется одно из заданных событий.
Указание. Для определенности принять, что выбраны случайные числа: 0,77; 0,19; 0,21; 0,51; 0,99; 0,33.
Отв. А 3 , А 1 , А 2 , А 2 , А 3 , А 2 .
4. События А и В независимы и совместны. Разыграть 5 испытаний, в каждом из которых вероятность появления события А равна 0,5, а события В- 0,8.
А 1 =АВ , для определенности принять случайные числа: 0,34; 0,41; 0,48; 0,21; 0,57.
Отв. А 1 , А 2 , А 2 , А 1 , А 3 .
5. События А, В, С независимы и совместны. Разыграть 4 испытания в каждом из которых вероятности появления событий заданы: Р (А )= 0,4, Р (В )= 0,6, Р (С )= 0,5.
Указание. Составить полную группу событий: для определенности принять, что выбраны случайные числа: 0,075; 0,907; 0,401; 0,344.
Отв.А 1 , А 8 , А 4 , А 4 .
6. События А и В зависимы и совместны. Разыграть 4 испытания, в каждом из которых заданы вероятности: Р (А )=0,7, Р (В )=0,6, Р (АВ )=0,4.
Указание. Составить полную группу событий: А 1 =АВ , для определенности принять случайные числа: 0,28; 0,53; 0,91; 0,89.
Отв. А 1 , А 2 , А 4 , А 3 .
7. Разыграть 3 возможных значения непрерывной случайной величины X, которая распределена по показательному закону и задана функцией распределения F (х )= 1 - е -10 x .
Указание. Для определенности принять, что выбраны случайные числа: 0,67; 0,79; 0,91.
Отв. 0,04; 0,02; 0,009.
8. Разыграть 4 возможных значения непрерывной случайной величины X, распределенной равномерно в интервале (6,14).
Указание. Для определенности принять, что выбраны случайные числа: 0,11: 0,04; 0,61; 0,93.
Отв. 6,88; 6,32; 10,88; 13,44.
9. Найти методом суперпозиции явные формулы для разыгрывания непрерывной случайной величины X, заданной функцией распределения
F (x )=1- (1/3)(2е- 2 x +е -3 x:), 0<х <∞.
Отв. х= - (1/2)1п r 2 , если r 1 < 2/3; х = - (1/3)1п r 2 , если r 1 ≥2/3.
10. Найти явную формулу для разыгрывания непрерывной случайной величины X, заданной плотностью вероятности f (х )=b /(1 +ax ) 2 в интервале 0≤x ≤1/(b-a ); вне этого интервала f(x)=0.
Отв. х i = - r i /(b - ar i ).
11. Разыграть 2 возможных значения нормальной случайной величины с параметрами: а) а =0, σ =1; б) а =2, σ =3.
Указание. Для определенности принять случайные числа (далее указано число сотых долей; например, числу 74 соответствует случайное число r 1 =0,74): 74. 10, 88, 82. 22, 88, 57, 07, 40, 15, 25, 70; 62, 88, 08, 78, 73, 95, 16, 05, 92, 21, 22, 30.
Отв. а) x 1 = - 0,22, x 2 = - 0.10; 6) z 1 =1,34, z 2 =2,70.
Глава двадцать вторая
Сущность метода Монте-Карло состоит в следующем: требуется найти значение а некоторой изучаемой величины. С этой целью выбирают такую случайную величину Х, математическое ожидание которой равно а: М(Х)=а.
Практически же поступают так: вычисляют (разыгрывают) n возможных значений x i случайной величины Х, находят их среднее арифметическое
И принимают в качестве оценки (приближенного значения) а* искомого числа а. Таким образом, для применения метода Монте-Карло необходимо уметь разыгрывать случайную величину.
Пусть требуется разыграть дискретную случайную величину Х, т.е. вычислить последовательность ее возможных значений х i (i=1,2, …), зная закон распределения Х. Введем обозначения: R- непрерывная случайная величина, распределенная равномерно в интервале (0,1); r i (j=1,2,…) – случайные числа (возможные значения R).
Правило: Для того чтобы разыграть дискретную случайную величину Х, заданную законом распределения
Х х 1 х 2 … х n
P p 1 p 2 … p n
1. Разбить интервал (0,1) оси or на n частичных интервалов:
Δ 1 =(0;р 1), Δ 2 =(р 1 ; р 1+ р 2), …, Δ n = (р 1 +р 2 +…+р n -1 ; 1).
2.Выбрать случайное число r j . Если r j попало в частичный интервал Δ i , то разыгрываемая величина приняла возможное значение х i . .
Разыгрывание полной группы событий
Требуется разыграть испытания, в каждом из которых наступает одно из событий полной группы, вероятности которых известны. Разыгрывание полной группы событий сводится к разыгрыванию дискретной случайной величины.
Правило: Для того чтобы разыграть испытания, в каждом из которых наступает одно из событий А 1, А 2, …, А n полной группы, вероятности которых р 1, р 2 , …, р n известны, достаточно разыграть дискретную величину Х со следующим законом распределения:
P p 1 p 2 … p n
Если в испытании величина Х приняла возможное значение x i =i, то наступило событие А i .
Разыгрывание непрерывной случайной величины
Известна функция распределения F непрерывной случайной величины Х. Требуется разыграть Х, т.е. вычислить последовательность возможных значений х i (i=1,2, …).
А. Метод обратных функций. Правило 1. х i непрерывной случайной величины Х, зная ее функцию распределения F, надо выбрать случайное число r i , приравнять его функции распределения и решить относительно х i полученное уравнение F(х i) = r i .
Если известна плотность вероятности f(x), то используют правило 2.
Правило 2. Для того чтобы разыграть возможное значение х i непрерывной случайной величины Х, зная ее плотность вероятности f, надо выбрать случайное число r i и решить относительно х i уравнение
или уравнение
где а – наименьшее конечное возможное значение Х.
Б. Метод суперпозиции. Правило 3. Для того чтобы разыграть возможное значение случайной величины Х, функция распределения которой
F(x) = C 1 F 1 (x)+C 2 F 2 (x)+…+C n F n (x),
где F k (x) – функции распределения (k=1, 2, …, n), С k >0, С i +С 2 +…+С n =1, надо выбрать два независимых случайных числа r 1 и r 2 и по случайному числу r 1 разыгрывать возможное значение вспомогательной дискретной случайной величины Z (по правилу 1):
p C 1 C 2 … C n
Если окажется, что Z=k, то решают относительно х уравнение F k (x) = r 2 .
Замечание 1. Если задана плотность вероятности непрерывной случайной величины Х в виде
f(x)=C 1 f 1 (x)+C 2 f 2 (x)+…+C n f n (x),
где f k – плотности вероятностей, коэффициенты С k положительны, их сумма равна единице и если окажется, что Z=k, то решают (по правилу 2) относительно х i относительно или уравнение
Приближенное разыгрывание нормальной случайной величины
Правило. Для того чтобы приближенно разыграть возможное значение х i нормальной случайной величины Х с параметрами а=0 и σ=1, надо сложить 12 независимых случайных чисел и из полученной суммы вычесть 6:
Замечание . Если требуется приближенно разыграть нормальную случайную величину Z с математическим ожиданием а и средним квадратическим отклонением σ, то, разыграв возможное значение х i по приведенному выше правилу, находят искомое возможное значение по формуле: z i =σx i +a.
5.2.2. Разыгрывание непрерывной случайной величины
Пусть требуется разыграть непрерывную случайную величину Х , т.е. получить последовательность ее возможных значений x i (i = 1,2,...). При этом функция распределения F(X) известна.
Существует следующая теорема .
Если r i - случайное число, то возможное значение x i разыгрываемой непрерывной случайной величины Х с известной функцией распределения F(X) соответствующее r i , является корнем уравнения
Алгоритм разыгрывания непрерывной случайной величины:
1. Необходимо выбрать случайное число r i .
2. Приравнять выбранное случайное число известной функции распределения F(X) и получить уравнение .
3. Решить данное уравнение относительно x i . Полученное значение x i будет соответствовать одновременно и случайному числу r i . и заданному закону распределения F(X).
Пример5.2.
Разыграть 3 возможных значения непрерывной случайной величины Х , распределенной равномерно в интервале (2; 10).
Решение
Функция распределения величины Х имеет следующий вид:
По условию, a = 2, b = 10, следовательно,
В соответствии с алгоритмом разыгрывания непрерывной случайной величины приравняем F(X) выбранному случайному числу r i .. Получим отсюда:
Подставим эти числа в уравнение (5.3).Получим соответствующие возможные значения х :
Пример 5.3
Непрерывная случайная величина Х распределена по показательному закону с известной функцией
(x>0, параметр > 0 известен)
Требуется найти формулу для разыгрывания возможных значений Х .
Решение
В соответствии с алгоритмом разыгрывания непрерывной случайной величины получим уравнение
Решим это уравнение относительно x i . Получим:
Случайное число r i находится в интервале (0, 1). Следовательно число (1- r i ) также случайное и принадлежит интервалу (0, 1). То есть случайные величины R и 1 - R распределены одинаково, т.е. равномерно в одном и том же интервале (0, 1). Поэтому для отыскания значения x i можно воспользоваться более простой формулой:
5.2.3. Разыгрывание случайной величины X, распределенной нормально
Известно, что если случайная величина R распределена равномерно в интервале (0, 1), то ее математическое ожидание М(R) = 1/2, а дисперсия D(R) = 1/12.
Составим сумму n независимых случайных величин R j (j = 1,2,...n), которые распределены равномерно в интервале (0, 1). Получим .
Пронормируем эту сумму. Для этого найдем сначала ее математическое ожидание и дисперсию. Известно, что математическое ожидание суммы случайных величин равно сумме математических ожиданий слагаемых. Сумма R i содержит n слагаемых. Математическое ожидание каждого слагаемого равна 1/2. Следовательно математическое ожидание суммы равно:
;
Аналогично для дисперсии суммы R j получим:
Отсюда среднее квадратическое отклонение суммы R j :
Теперь пронормируем сумму R j .
Для этого вычтем из суммы R j математическое ожидание этой суммы и разделим на среднее квадратическое отклонение суммы R j . Получим
(то есть )
На основании центральной предельной теоремы теории вероятностей при распределение этой нормированной случайной величины стремится к нормальному закону с параметрами a = 0 и = 1.
При конечном n распределение можно рассматривать как приближенно нормальное. Например, при n = 12 получим достаточно точное для практики приближение
Таким образом, получаем, что для того чтобы разыграть возможное значение x i нормальной случайной величины Х с параметрами a = 0 и = 1, нужно сложить 12 независимых случайных чисел и из полученной суммы вычесть 6.
Пример 5.4.
1. Разыграть 100 возможных значений случайной величины Х распределенной нормально с параметрами a = 0 и = 1.
2. Оценить параметры разыгранной случайной величины Х .
Решение
1. Выберем 12 случайных чисел распределенных равномерно в интервале (0, 1) из таблицы случайных чисел, либо из компьютера. Сложим эти числа и из суммы вычтем 6, в итоге получим:
Поступая аналогичным образом найдем остальные возможные значения .
2. Выполнив необходимые расчеты найдем выборочную среднюю, которая является оценкой и выборочное среднее квадратическое отклонение, которое является оценкой . Получим:
Как видим, оценки удовлетворительны, т.е. близко к нулю, а близко к единице.
Если требуется разыграть значения нормальной ненормированной случайной величины с математическим ожиданием отличным от нуля и отличным от единицы, то сначала разыгрывают возможные значения x i нормированной случайной величины, а затем находят искомое значение по формуле
которая получена из соотношения:
Таблица 5.1
Формулы для моделирования случайных величин
Обозначим равномерно распределенную СВ в интервале (0, 1) через R, а ее возможные значения (случайные числа) - r j .
Разобьем интервал }