Лабы по МПО / Sissy_Metr / frfe / отчет_4

m = 27 => = 27 - 1 = 26

25	26
33,01375	66,0275

26

t_k =  _i = 99.04

i = 25

Равномерный закон распределения

в) 60% данных:

А _60% =11.12; A_т = 9.5

M	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28
F18(m)60%	3,4951081	2,5477397	2,0977397	1,8120254	1,6074799	1,4509582	1,3259582	1,223101	1,1365626	1,0624885
g18(m,A)60%	2,284264	2,027027	1,8218623	1,6544118	1,5151515	1,3975155	1,29683	1,2096774	1,1335013	1,0663507
 60%	1,2108441	0,5207126	0,2758773	0,1576136	0,0923284	0,0534426	0,0291282	0,0134236	0,0030613	0,0038622

m = 27 => = 27 - 1 = 26

19	20	21			22		23		24		25	26
8,3811111	9,5784127	11,174815			13,409778		16,762222		22,34963		33,524444	67,048889

26

t_k =  _i = 182.23

i = 19

Экспоненциальный закон распределения

a) 100% данных:

А _100% =18,94; A_т = 15.5

M	31	32	33	34	35	…	39	40	41
F30(m)100%	3,9949871	3,0272452	2,5584952	2,2554649	2,0348767	…	1,5100449	1,4245748	1,3495748
g30(m,A)100%	2,4875622	2,2970904	2,1337127	1,9920319	1,867995	…	1,4955135	1,4245014	1,3599275
 100%	1,5074249	0,7301548	0,4247825	0,263433	0,1668816	…	0,0145314	7,336E-05	0,0103527

m = 40 => = 40 - 1 = 39

31	32	33			34		35		36		37	38	39
43,039761	48,419731	55,336836			64,559642		77,47157		96,839463		129,11928	193,67893	387,35785

39

t_k =  _i = 1095.82 , i = 31

Экспоненциальный закон распределения

б) 80% данных:

А _80% =14.95; A_т = 12.5

M	25	26	27	28	29	…	33	34	35
F24(m)80%	3,7759582	2,8159582	2,3544197	2,0581234	1,8438377	…	1,3406381	1,25983	1,1892417
g24(m,A)80%	2,3880597	2,1719457	1,9917012	1,8390805	1,7081851	…	1,3296399	1,2598425	1,1970075
 80%	1,3878985	0,6440125	0,3627185	0,219043	0,1356527	…	0,0109982	1,255E-05	0,0077657

m = 34 => = 34 - 1 = 33

25	26	27			28		29		30		31	32	33
33,201989	37,352237	42,688271			49,802983		59,76358		74,704474		99,605966	149,40895	298,8179

33

t_k =  _i = 845.35 , i = 25

Экспоненциальный закон распределения

в) 60% данных:

А _60% =10.72; A_т = 9.5

M	19	20	21	22	23	…	32	33	34
F18(m)60%	3,4951081	2,5477397	2,0977397	1,8120254	1,6074799	…	0,8471114	0,8069329	0,7705692
g18(m,A)60%	2,173913	1,9396552	1,7509728	1,5957447	1,465798	…	0,8458647	0,8078995	0,7731959
 60%	1,321195	0,6080845	0,3467669	0,2162807	0,1416819	…	0,0012468	0,0009666	0,0026266

m = 33 => = 33 - 1 = 32

19-32
20,665	22,255	24,109			26,301		28,931	32,146		36,164	41,330		48,218	57,862	72,328		96,437	144,655	289,311

32

t_k =  _i = 940.71 , i = 19

Релеевский закон распределения

a) 100% данных:

А _100% =18.32; A_т = 15.5

M	31	32	33	34	35	…	43	44	45
F30(m)100%	3,9949871	3,0272452	2,5584952	2,2554649	2,0348767	…	1,2235321	1,1698649	1,1211636
g30(m,A)100%	2,3659306	2,1929825	2,0435967	1,9132653	1,7985612	…	1,2155592	1,1682243	1,1244378
 100%	1,6290565	0,8342627	0,5148985	0,3421996	0,2363155	…	0,007973	0,0016406	0,0032742

m = 44 => = 44 - 1 = 43

31-43
29,405	31,856	34,752	38,227	42,474	47,784	54,610	63,712	76,454	95,567	127,423	191,135	382,269

43

t_k =  _i = 1215.67 , i = 31

Релеевский закон распределения

б) 80% данных:

А _80% =13.54; A_т = 12.5

M	25	26	27	28	29	…	58	59	60
F24(m)80%	3,77595818	2,81595818	2,35441972	2,05812342	1,84383771	…	0,54021499	0,5280446	0,51642233
g24(m,A)80%	2,09424084	1,92616372	1,78306092	1,65975104	1,55239327	…	0,53981107	0,52793665	0,5165734
 80%	1,68171734	0,88979445	0,57135879	0,39837238	0,29144443	…	0,00040392	0,00010796	0,00015107

m = 59 => = 59 - 1 = 58

58

t_k =  _i = 2578.51 , i = 25

Релеевский закон распределения

в) 60% данных:

А _60% =10.12; A_т = 9.5

M	19	20	…	52	53	54
F18(m)60%	3,4951081	2,5477397	…	0,430015	0,419834	0,4101305
g18(m,A)60%	2,027027	1,8218623	…	0,4297994	0,4197761	0,4102097
 60%	1,4680811	0,7258773	…	0,0002155	5,784E-05	7,921E-05

m = 53 => = 53 - 1 = 52

52

t_k =  _i = 2228.58 , i = 19

Вывод: Первоначальное число ошибок () для 100% выборки возрастает соответственно для законов: Равномерный=32, Экспоненциальный=39, Релеевский=43, к тому же прослеживается факт о том, чем меньше выборка тем больше . A_пр последовательно приближается к Ат соответственно для законов от Равномерного до Релеевского.