Toshkent axborot texnologiyalari universiteti samarqand filiali telekommunikatsiya texnologiyalari va kasb ta

Listing 5.1 - Namuna parametrlarini aniqlash dasturi

Kmax = 8; % maksimal takrorlash

yuk ('fayl nomi'); o'zgaruvchilarni fayldan ish maydoniga % yuklaydi

% namuna olish Turli T qiymatlariga mos keladigan qiymatlarni bajaring

uzunlik_TR = uzunlik (TR(1, :));
R = 1: uzunlik_TR;
T = 0;
I = 1 uchun: length_TR,
agar T < TR(2, I),
T = TR(2, I);
R(T) = TR(3, I);
oxiri;
oxiri;
x = R(1 : T);

x = tartiblash (x);

n = uzunlik (x);
f = n - 1;
xmin = x(1);
xmax = x(n);
fprintf('Namuna hajmi = %d\n', n);
fprintf('Erkinlik darajalari soni = %d\n', f);
fprintf('Min qiymat = %g\n', xmin);
fprintf('Maks. qiymat = %g\n\n', xmax);
k = 0:Kmax; Histogramma qutilarining % markaziy qiymatlari
q = -1:Kmax-1; Empirik taqsimot funksiyasining % o'tish nuqtasi

Empirik ehtimollikning % ta'rifi

N = hist ( x , k );
z = N ./ n ;
empirik taqsimot funktsiyasi qiymatlarini% aniqlash
y(1) = 0;
I = 2 uchun: Kmax+1,
y(I) = y(I-1) + z(I-1);
oxiri

subplot(2, 1, 1);

hist(x, k);
sarlavha('Takrorlanishlar sonini taqsimlash gistogrammasi');
xlim([-1, Kmax+1]);
subplot(2, 1, 2);
zinapoyalar (q, y);
title('Takrorlanishlar soni bo'yicha empirik taqsimot funksiyasi');
ylim([0, 1.1]);
xlim([-1, Kmax+1]);

disp('Takrorlanishlar sonining empirik ehtimoli k:');

I = 0 uchun: Kmax,
fprintf('P(%g) = %g\n', I, z(I+1));
oxiri

Mx = o'rtacha (x);

Sx = std(x);
Dx = Sx^2;
Ax = summa((x - Mx).^3)/(n - 1)/Sx^3;
Ex = summa((x - Mx).^4)/(n - 1)/Dx^2-3;
disp('');
disp('Namunani taqsimlash parametrlari:');
fprintf('Kutilish = %g\n', Mx);
fprintf('Standart og'ish = %g\n', Sx);
fprintf('Variant = %g\n', Dx);
fprintf('Asimetriya = %g\n', Ax);
fprintf('Kurtoz = %g\n\n\n\n', Ex);

Modelning muvofiqligini tekshirish uchun tajriba natijasida olingan natijalarni (5.8) va (5.9) ga muvofiq aniqlangan nazariy qiymatlar bilan solishtirish mumkin.