Вестник НовГУ

Вестник НовГУ > 2020 > №5(121) Технические науки > Шерстнева А.А. Оценка параметров одномерного и двумерного распределения случайных величин

Шерстнева А.А. Оценка параметров одномерного и двумерного распределения случайных величин

УДК 681.514
Шерстнева А.А. Оценка параметров одномерного и двумерного распределения случайных величин // Вестник НовГУ. Сер.: Технические науки. 2020. №5(121). С.63-67.

Ключевые слова: многомерная случайная величина, функция плотности вероятности, двумерное нормальное распределение, равномерное распределение, случайная величина, реализация, оценка

Рассматривается задача оценки параметров одномерного и двумерного распределения случайных величин средствами программы математического моделирования. Целью работы является нахождение и оценка этих параметров. Сгенерирована 1000 равномерно и нормально распределенных случайных чисел. Произведен расчет среднего значения, дисперсии и стандартного отклонения этих реализаций тремя различными способами. В статье приведена оценка функции плотности вероятности случайной величины из ряда наблюдений. Построены графики функции плотности вероятности равномерно и нормально распределенных величин с учетом 20, 200 и 1000 попыток. Произведена генерация двумерного нормального распределения. Выполнена оценка математического ожидания и дисперсии с использованием выборочной функции кросс- и ковариационной функции. Рассчитана двумерная функция плотности и показано ее графическое отображение в виде 3D графика.


UDC 681.514
Sherstneva А.A. Parameters estimation of one-dimension and two-dimension distribution of random variables // Vestnik NovSU. Issue: Engineering Sciences. 2020. №5(121). P.63-67.

Keywords: multivariate random variable, probability density function, two-dimensional normal distribution, uniform distribution, implementation, estimation

The article considers a problem of parameters estimating of one-dimensional and two-dimensional distribution of random variables with mathematical modeling program. The article is aimed to find and evaluate these parameters. In the article 1000 uniformly and normally distributed random numbers are generated. The mean value, variance and standard deviation of these implementations were calculated in three different ways. The article provides an estimate of the density function of a random variable from a number of observations. Probability density function plots of uniformly and normally distributed values are constructed with 20 and 200 number of bins. A two-dimensional normal distribution is generated. The mean value and variance are estimated using the sample of cross- and covariance function. A two-dimensional probability density function is calculated and is shown in the form of a 3D graph.
DOI: https://doi.org/10.34680/2076-8052.2020.5(121).63-67

Загрузить (2685 КБ)