ЕКВІВАЛЕНТНІ МОДЕЛІ ФУНКЦІЙ РОЗПОДІЛУ ДАНИХ ВИПАДКОВОГО ХАРАКТЕРУ
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-175-4-66-74Ключові слова:
дані випадкового характеру, гістограма, подрібнення гістограми, кумулятивна сума, функція розподілу, еквівалентування, інтерполяція, кубічні сплайни, щільність розподілу, Python-програмиАнотація
Представлено результати дослідження, виконаного авторами в процесі формування доповіді «Еквівалентування щільностей розподілу даних випадкового характеру», виголошеній на Міжнародній науково-практичній конференції «Інформаційні технології та комп’ютерне моделювання (ІТКМ-24)», що відбулася в Івано-Франківську в період з 21 по 24 травня 2024 року, в якій запропоновано спосіб синтезу статистичної оцінки еквівалентної щільності розподілу даних випадкового характеру, який не вимагає «вирівнювання гістограм» з використанням -розподілу Пірсона. На першому етапі запропонований авторами спосіб використовує подрібнення гістограми, побудованої з використанням відносно невеликої вибірки даних випадкового характеру, з подальшим кумулятивним підсумовуванням для визначення еквівалентної функції розподілу цих даних на множині наявних їх значень. На другому етапі запропонованого авторами способу здійснюється інтерполяція побудованої еквівалентної функції розподілу даних випадкового характеру кубічними сплайнами за алгоритмом, що використовує виведені авторами математичні співвідношення. А на третьому етапі шляхом диференціювання еквівалентної математичної моделі розподілу даних випадкового характеру, отриманої на попередніх етапах реалізації цього способу, синтезується еквівалентна математична модель щільності розподілу даних випадкового характеру, з використанням яких створено первинну базову гістограму. В роботі приведено або згадано усі Python-програми, необхідні для реалізації усіх етапів запропонованого способу синтезу еквівалентної моделі щільності розподілу даних випадкового характеру, а також наведено приклад розв’язання конкретної практичної задачі з роз’ясненнями усіх дій, необхідних до виконання на кожному із етапів реалізації запропонованого способу.
Посилання
Б. І. Мокін, В. Б. Мокін, і О. Б. Мокін, Практикум для самостійної роботи студентів з навчальної дисципліни «Методологія та організація наукових досліджень». Частина 1: від постановки задачі до синтезу та ідентифікації математичної моделі. ВНТУ, Вінниця, 2018, 179 с. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://mokin.com.ua/files/articles/65/46/Mokin_SRS_MOND.pdf .
Б. І. Мокін, О. Б., Мокін, і О. М. Косарук, Ідеологія дуальності в вищій технічній освіті на основі інтеграції навчання з виробництвом, моногр. Вінниця, Україна: ВНТУ, 2019, 224 с.
Б. І. Мокін, О. Б. Мокін, О. О. Войцеховська, Д. О. Шалагай, і О. В. Бондарчук, «Еквівалентні моделі законів розподілу випадкових величин,» Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 2, с. 25-35, 2024. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-173-2-53-60 .
Б. І. Мокін, О. О. Войцеховська, Д. О. Шалагай, і О. В. Бондарчук, «Еквівалентування законів розподілу,» на LІІІ науково-технічній конференції факультету інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації Вінницького національного технічного університету, м. Вінниця, 20-22 березня 2024 р., с. 952-956. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20844/17254 .
Python. [Electronic resource]. Available: https://www.python.org//downloads/ .
Б. І. Мокін, О. О. Войцеховська, Н. В. Собчук, і О. В. Бондарчук, «Еквівалентування щільностей розподілу даних випадкового характеру,» на Міжнародній науково-практичній конференції «Інформаційні технології та комп’ютерне моделювання», м. Івано-Франківськ, 21-24 травня 2024 р., с.103-104. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://journal.comp-sc.if.ua/test/index.php/ITCM .
Р. Н. Квєтний, Я. В. Іванчук, І. В. Богач, О. Ю. Софина, і М. В. Барабан, Методи та алгоритми комп՚ютерних обчислень. Теорія і практика, підруч. Вінниця, Україна: ВНТУ, 2023, 280 с.
##submission.downloads##
-
pdf
Завантажень: 18
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
