РефератыИнформатика, программированиеПрПроверка гипотезы о нормальности закона распределения экспериментальных данных

Проверка гипотезы о нормальности закона распределения экспериментальных данных

Проверка гипотезы о нормальности закона распределения экспериментальных данных


1. Цель работы


Смоделировать работу генератора случайных двоичных чисел, имеющего закон распределения, заданного с помощью модели Гильберта; ограниченной последовательности 0 и 1.


2. Основная часть


В качестве входной последовательности выбрали следующую:


2) 1100101010111100001000010000001010101111000010010000100111100100


Моделирование случайной последовательности проводилась средствами языка С++ (среда BorlandBuilderC++ )


Текст программы


генератор двоичный число гильберт


//---------------------------------------------------------------------------


#include <stdlib.h>


#include <stdio.h>


#include <time.h>


#include <math.h>


//---------------------------------------------------------------------------


#include <vcl.h>


#pragma hdrstop


#include "systemsimulation.h"


//---------------------------------------------------------------------------


#pragma package(smart_init)


#pragma resource "*.dfm"


TMainForm *MainForm;


//---------------------------------------------------------------------------


__fastcall TMainForm::TMainForm(TComponent* Owner)


: TForm(Owner)


{


}


//---------------------------------------------------------------------------


//Вывод в поле RichEdit с заданием цвета выводимого текста


//REditAddColor(RichEdit1, "Test", clRed);


void __fastcall TMainForm::REditAddColor(TRichEdit *RichEditX, AnsiString Text, TColor Color)


{


//HideCaret(RichEditX->Handle);


RichEditX->SelAttributes->Color = Color; //задаёмцветтекста


RichEditX->Lines->Add(Text);//выводимтекст


RichEditX->Perform(EM_LINEINDEX, RichEditX->Lines->Count-1, 0);//устанавливаемпозициюкаретки


RichEditX->Perform(EM_SCROLLCARET, 0, 0);//прокручиваем поле к позиции каретки


}


//---------------------------------------------------------------------------


//Основываясь на входной последовательности формируем закон распределения


void __fastcall TMainForm::ZakonRaspr(AnsiString InSequence, double *P)


{


//P0 //P1 //P00 //P01 //P10 //P11


P[0] = 0; P[1] = 0; P[2] = 0; P[3] = 0; P[4] = 0; P[5] = 0;


int i;


//по определённому алгоритму формируем закон распределения


for(i = 1; i <= InSequence.Length(); i += 2)


{


switch(((AnsiString)InSequence[i]+(AnsiString)InSequence[i+1]).ToInt())


{


case 00:


{


P[0] += 2;//P0


P[2] ++; //P00


} break;


case 01:


{


P[0] ++;//P0


P[1] ++;//P1


P[3] ++;//P01


} break;


case 10:


{


P[1] ++;//P1


P[0] ++;//P0


P[4] ++;//P10


} break;


case 11:


{


P[1] += 2;//P1


P[5] ++; //P11


} break;


}


}


P[2] /= InSequence.Length()/2;// P00/(длина входной последовательности разделённая на 2)


P[3] /= InSequence.Length()/2;// P01/(длина входной последовательности разделённая на 2)


P[4] /= InSequence.Length()/2;// P10/(длина входной последовательности разделённая на 2)


P[5] /= InSequence.Length()/2;// P11/(длина входной последовательности разделённая на 2)


P[0] /= InSequence.Length(); // P0/(длина входной последовательности)


P[1] /= InSequence.Length(); // P1/(длина входной последовательности)


}


//---------------------------------------------------------------------------


//генерирует случайное число с плавающей запятой в заданном диапазоне


double __fastcall TMainForm::Randouble(double min, double max)


{return (double)rand()/(double)RAND_MAX*(max-min)+min;


}


//---------------------------------------------------------------------------


//генерируем последовательность из случайных чисел


AnsiString GenSequence;


AnsiString __fastcall TMainForm::GenModel(double *P, int Count)


{


double Pi1, Pi2, Pi3, Pi4;


GenSequence = "";


Pi1 = P[2];


Pi2 = P[2] + P[3];


Pi3 = P[2] + P[3] + P[4];


Pi4 = P[2] + P[3] + P[4] + P[5];


double rnd;


for (int i = 0; i < Count; i+=2)


{


rnd = Randouble(0.0, 1.0);


if (rnd < Pi1) { GenSequence += "00"; }


if ((rnd >= Pi1) && (rnd < Pi2)) { GenSequence += "01"; }


if ((rnd >= Pi2) && (rnd < Pi3)) { GenSequence += "10"; }


if ((rnd >= Pi3) && (rnd < Pi4)) { GenSequence += "11"; }}


return GenSequence;}


//---------------------------------------------------------------------------


//моделирование случайной последовательности двоичных чисел


void __fastcall TMainForm::ModelSlPosl(double *P, int Count, bool Prn)


{


double **experiment = new double*[3];


for (int i = 0; i < 3; i++)


{experiment[i] = new double[6];


ZakonRaspr(GenModel(P, Count), experiment[i]);


}


REditAddColor(RichEdit1, "|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|", clBlue);


REditAddColor(RichEdit1, "| Длина| | Номеропыта | Среднее | Теоретическое | |", clBlue);


REditAddColor(RichEdit1, "|последовательности|Параметры| 1 | 2 | 3 | значение| значение|Ошибка|", clBlue);


REditAddColor(RichEdit1, "|---------------------------|---------------|-----|------|------|-------------|--------------------|---------|", clBlue);


AnsiString PrnScr;


double SrZnach, Err;


AnsiString Prametru[6] = {"P0","P1","P00","P01","P10","P11"};


for(int i = 0; i <= 5; i ++)


{SrZnach = (experiment[0][i] + experiment[1][i] + experiment[2][i])/3;


Err = fabs(P[i] - (experiment[0][i] + experiment[1][i] + experiment[2][i])/3);


PrnScr.sprintf("|%18d|%9s|%5.3lf|%5.3lf|%5.3lf|%9.3lf|%15.3lf|%6.3lf|", Count, Prametru[i], experiment[0][i], experiment[1][i], experiment[2][i], SrZnach, P[i], Err); REditAddColor(RichEdit1, PrnScr, clBlue);


switch(i)


{case 0:


{LineP0->Add(SrZnach, "при N = " + (AnsiString)Count, clRed);


if(Prn)LineP0->Add(P[i], "Теорет.", clRed);


} break;


case 1:


{


LineP1->Add(SrZnach, "при N = " + (AnsiString)Count, clGreen);


if(Prn)LineP1->Add(P[i], "Теорет.", clGreen);


} break;


}


}


for (int i = 0; i < 3; i++) { delete [] experiment[i]; }


delete [] experiment;


}


//---------------------------------------------------------------------------


void __fastcall TMainForm::StartSimulationClick(TObject *Sender)


{LineP0->Clear();


LineP1->Clear();


RichEdit1->Lines->Clear();


StartSimulation->Enabled = false;


double P[6];


//формируем закон распределения


ZakonRaspr(InSequence->Lines->Strings[0], P);


//проводим моделирование случайной последовательности двоичных чисел


//для различных длин последовательностей


ModelSlPosl(P, 100);


ModelSlPosl(P, 1000);


ModelSlPosl(P, 10000, true);


StartSimulation->Enabled = true;}


//---------------------------------------------------------------------------


При моделировании использовался генератор случайных чисел с равномерным распределением: при моделировании события А, наступающего с вероятностью Р, берется случайное число х из равномерного распределения на интервале (0, 1) и сравнивается с Р. Если х≤Р, то считается, что событие А наступило, в противном случае наступило событие Ā.


Моделирование случайной последовательности двоичных чисел проводилось для различных длин последовательностей (N=100, N=1000, N=10000), результаты которого представлены на рис. 1, 2



Рис. 1



Рис. 2


3. Вывод


При моделировании


В ходе выполнения задания смоделировали работу генератора случайных двоичных чисел, подчиняющегося равномерному закону распределения, заданного с помощью модели Гильберта; ограниченной последовательности 0 и 1. Мы представили законы распределения случайных чисел, заданных в неявном виде, в виде гистограмм, а далее с помощью языка программирования С++ обеспечили процедуру генерирования случайных чисел, с различными длительностями их последовательности, соответствующих вышеуказанному закону распределения.Из рис.1,2 видно, что при увеличении длины последовательности экспериментально полученные данные приближаются к теоретическим данным.

Сохранить в соц. сетях:
Обсуждение:
comments powered by Disqus

Название реферата: Проверка гипотезы о нормальности закона распределения экспериментальных данных

Слов:779
Символов:10100
Размер:19.73 Кб.