Моделирование непрерывной случайной величины с равномерным распределением

В общем случае случайная величина  является равномерно распределенной на прожутке , если её плотность распределения вероятностей имеет вид:

Функцию распределения вероятностей можно найти как

Графики функций плотности  и распределения вероятностей   показаны на рис.2.

 

 

(а)                                                                                                 (б)

Рис. 2. Функции плотности (а) и распределения(б) равномерно распределенной случайной величины

 

Числовые характеристики случайной величины  определяются как

, , ,

Для моделирования случайной равномерно распределенной величины на  можно воспользоваться методом обратной функции. Вычислим функцию распределения случайной величины и приравняем её к значению :

Откуда находим значение случайной величины с функцией распределения

Функция равномерного распределения широко применяется для моделирования случайных величин, для которых функция распределения неизвестна, а известно лишь её среднее значение. В языке  такое распределение часто используется в блоках  для моделирования задержки прохождения информации или при генерировании потоков транзитов в блоках .

Примерами реальних задач, в которых возникает необходимость моделирования равномерно распределенных случайных величин, могут быть анализ ошибок округления при проведении числовых расчетов, время перемещения головки в магнитных накопителях, отклонение от расписания движения транспортных средств.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: