телефон 978-63-62
978 63 62
zadachi.org.ru рефераты курсовые дипломы контрольные сочинения доклады
zadachi.org.ru
Сочинения Доклады Контрольные
Рефераты Курсовые Дипломы
путь к просветлению

РАСПРОДАЖАВидео -30% Все для ремонта, строительства. Инструменты -30% Красота и здоровье -30%

все разделыраздел:Математика

Математическое ожидание и дисперсия для интервальных и пропорциональных шкал. Доверительные интервалы

найти похожие
найти еще

Совок №5.
Длина совка: 22 см. Цвет в ассортименте, без возможности выбора.
19 руб
Раздел: Совки
Ночник-проектор "Звездное небо, планеты", черный.
Оригинальный светильник-ночник-проектор. Корпус поворачивается от руки. Источник света: 1) Лампочка (от карманных фанариков); 2) Три
350 руб
Раздел: Ночники
Ручка "Шприц", желтая.
Необычная ручка в виде шприца. Состоит из пластикового корпуса с нанесением мерной шкалы. Внутри находится жидкость желтого цвета,
26 руб
Раздел: Оригинальные ручки
Он позволяет понять почему в большинстве случаев исследователь, приводя значения mx по серии групп опрошенных, указывает и на размер дисперсии. В нашем примере при полном равенстве mх значения дисперсии будут разлисчаться очень сильно - от минимума в выборке 3 (дисперсия отсутствует вообще) до максимума в выборке 1. Справедливости ради надо отметить, что неудобства причиняемые исследователю средним арифметическим, как мерой центральной тенденции, носят не только математический, но также и логический характер. Последнее обстоятельство не совсем относится к сути данной проблемы, но мы считаем необходимым о нем упомянуть, так как с ошибками такого рода сталкиваться приходится довольно часто. Проблема связана с тем, что ни в одной анкете не возможно дать вопросы, хотя бы приблизительно равные по степени сложности. На вопрос “Укажите Ваш разряд: 10,11,12,.15 (обведите кружком)” ответят практически все и ответы на 100% будут совпадать с действительностью. Вопрос о взаимоотношениях с администрацией вызовет большие сложности в заполнее и большее число уклонений от ответа. А оценить, например, преимущества методик школы Монтессори смогут весьма не многие, (да и с теми, кто такую оценку произвел, надо еще разобраться, используя “вопросы-фильтры” и “вопросы-ловушки” - не затесались ли туда те, чья информированность о Монтессори ограничивается газетной заметкой). Поэтому всегда возникает вопрос - включать ли в знаменатель формулы среднего арифметического тех, кто избрал вариант “Затрудняюсь ответить, не знаю” или нет ? Расхождения могут быть весьма значительными. Например, если группа учителей оценивает какую-либо сторону педагогического процесса следующим образом:   “отличную” “хорошую” “среднюю” “ниже средней” “плохую” балл 5 4 3 2 1   2% 16% 25% 22% 10% При 25% не давших ответа, при внесении в знаменатель численности всей группы (100%), mx=2,03, при учете лишь тех, кто дал содержательные ответы, средняя оценка составит уже 2,70. Есть кажущийся простым выход - в рамках одной анкеты в одних случаях считать от 100%, в других - от числа давших ответы, но тогда в итоге мы получим несопостовимые данные - оценки одних параметров могут оказаться резко завышенными, других - заниженными в сравнении с реальностью. Частично снять эту сложность можно, лишь оговаривая в итоговом документе исследования применяемые способы обработки и доказывая, почему был применен именно данный вариант. Это удлинит отчет, но избавит исследователя от возможной критики. Однако, допустим, что в результате тщательной разоработки инструментария эта проблема перед нами не стоит, и мы можем без опсения сопостовлять среднии арифметические двух числовых рядов. Рассмотрим ситуацию, когда необходимо сравнить две группы из человек первая и вторая: например, экспериментальную и контрольную - две группы детей, обучающихся по разным методикам. Правильность составления этих групп мы сейчас не будем подвергать сомнению и будем считать их случайными выборками. В отличие от мышления на уровне обыденного сознания, склонного воспринимать полученную в результате опыта разность средних как факт и основание для вывода, более вдумчивый исследователь не будет торопиться.

Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты + книга в подарок

 Большая Советская Энциклопедия (ХИ)

Сосновые леса, по берегам заросли тростника. Рыболовство и рыбопереработка, земледелие, скотоводство. На Х. — г. Кярдла. Хикаят Хика'ят, хикайят (араб. — повествование), литературный термин у народов Ближнего, Среднего Востока и Юго-Восточной Азии. В широком смысле Х. — любое крупное сюжетное прозаическое (реже поэтическое) произведение; в узком значении — жанр безавторского книжного прозаического эпоса (например, «Повесть о ханге Туахе», 17 в., в классической малайской литературе). В арабской, персидской и турецкой литературах термин «Х.» употребляется в значении «рассказ». В турецкой литературе обозначает также анонимный народный рассказ. «Хи-квадрат» распределение «Хи-квадра'т» распределе'ние с f степенями свободы, распределение вероятностей суммы квадратов c2 = X1 2 +...+Xf 2 , независимых случайных величин X1 ,..., Xf , подчиняющихся нормальному распределению с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией. Функция «Х.-к.» р. выражается интегралом ,   Первые три момента (математическое ожидание дисперсия и третий центральный момент) суммы c2 равны соответственно f , 2f , 8f

скачать реферат Критерии исключения выбросов ПКГ при статистической обработке результатов испытаний РЭСИ

Министерство образования Республики Беларусь Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники кафедра РЭС РЕФЕРАТ на тему: «Критерии исключения выбросов ПКГ при статистической обработке результатов испытаний РЭСИ» МИНСК, 2008 Важным вопросом обработки результатов испытаний является выбор метода обработки экспериментальных данных. Высокая стоимость испытаний диктует выбор такого метода обработки, который позволяет оперировать малыми выборками. Метод должен предусматривать проведение вычислений на ЭВМ. Поскольку в основном данные результатов испытаний ЭС являются случайными величинами, их обработку осуществляют статистическим методом. При этом можно ограничиться вычислением только основных параметров случайной величины — ее среднего значения (или математического ожидания), дисперсии и доверительных интервалов, которые полностью характеризуют случайную величину. При статистической обработке результатов испытаний необходимо своевременно оценить ошибку измерения и исключить значения ПКГ, содержащие ее, из дальнейшего рассмотрения.

Набор детской посуды "Тачки", 3 предмета.
Набор посуды для детей включает в себя три предмета: суповую тарелку, обеденную тарелку и кружку. Набор упакован в красочную, подарочную
355 руб
Раздел: Наборы для кормления
Набор электронных ключиков, Battat.
В наборе 4 ключика и пластиковый прорезыватель. Каждый ключик имеет индивидуальную расцветку и резьбу. Один ключик электронный - при
1288 руб
Раздел: Пластмассовые
Ящик "Профи", 25 литров.
Ящик хозяйственный "Профи" из цветного пластика. Размер: 410х295х312 мм. Объем: 25 литров.
461 руб
Раздел: Более 10 литров
 Ответы на экзаменационные билеты по эконометрике

Следовательно, автокорреляция является нормированной автоковариацией, т. к. для стационарного процесса G2(y)=const: Таким образом, коэффициент автокорреляции порядка l определяется по формуле: Нестационарным временным рядом называется ряд, который не удовлетворяет вышеперечисленным свойствам. Случайный процесс, называемый белым шумом, является частным случаем стационарных временных рядов. Белым шумом называется случайная последовательность значений y1, y2,,yN, если её математическое ожидание равно нулю, т.е. E(Yt)=0, где её элементы являются некоррелированными (независимыми друг от друга) одинаково распределёнными величинами, и дисперсия является постоянной величиной D(Yt)=G2=const. Белый шум это теоретический процесс, который реально не существует, однако он представляет собой очень важную математическую модель, которая используется при решении множества практических задач. 82. Линейные модели стационарного временного ряда Стохастический временной ряд называется стационарным, если его математическое ожидание, дисперсия, автоковариация и автокорреляция являются неизменными во времени

скачать реферат Прогнозирование с учетом фактора старения информации

В ходе прогнозных исследований определяется значений точечных оценок прогноза Xj( j). Если ввести в рассмотрение разность точечных оценок Z1=X2( 2)-X1( 1), Z2=X3( 3)-X3( 2), ,Zj= =Xj 1( j 1)-Xj( j), Zk=Xk 1( k 1)-Xk( k), (2.27) то значения Zj(j=1, , k) можно считать независимыми случайными величинами, поведение которых описывается некоторым неизвестным законом распределения F(Z). Ограниченный объем используемой информации не позволяет достаточно надежно его определить методами математической статистики. Поэтому требуется разработка специальных методов решения задачи сравнения результатов прогнозов по ограниченному набору ретроспекций. Следует заметить, что выборочные моменты (математическое ожидание, дисперсия и др.) могут быть определены по выборке Zj(j=1, , k). Определение закона распределения случайной величины Z и его анализ позволяют дать статистическую и смысловую интерпретацию результатов сравнения прогнозных исследований, определить коэффициент доверия (или построить доверительную область), проверить статистическую гипотезу о непротиворечивости данных прогноза и контрольного значения динамического ряда.

 Атомная субмарина К-27. Жидкий металл

Следовательно, случайной величиной (безусловно, имеющей математическое ожидание, дисперсию, начальные и центральные моменты) является и период разотравления, и глубина отравления, и величина дополнительно высвободившейся реактивности. Пессимисты полагают, что реактор проработает максимум сутки. Следовательно, завтра придется левый реактор останавливать и идти только на правом, который также дня через четыре полностью израсходует запас реактивности и сможет работать только на пониженной мощности за счет разотравления. В этом случае мы сможем иметь ход не более 8 узлов, и, следовательно, придем в базу не ранее 18 сентября. Однако есть и оптимисты. Эти считают, что ксенона в зоне скопилось много и, следовательно, мы до самой базы так и будем чесать по 14 узлов, а это значит, что придем 14 сентября. Вот, что значит плавать на исходе кампании реакторов. 8 сентября 1965Pг. Левый реактор пришлось все-таки исключить из работы энергетической установки, выведя его на уровень мощности, необходимой только для самоподогрева и поддержания сплава в жидком состоянии

скачать реферат Экономическое планирование методами математической статистики

Необходимо, применив регрессионные методы анализа, построить математическую модель зависимости прибыли от некоторых (или всех ) из вышеперечисленных факторов и проверить адекватность полученной модели. 2 ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ Прежде чем применить к имеющимся у нас исходным данным метод регрессионного анализа, необходимо провести некоторый предварительный анализ имеющихся в нашем распоряжении выборок. Это позволит сделать выводы о качестве имеющихся в нашем распоряжении данных, а именно: о наличии или отсутствии тренда, нормальном законе распределения выборки, оценить некоторые статистические характеристики и т.д. Для всех последующих расчетов примем уровень значимости 0.05, что соответствует 5% вероятности ошибки. 2.1 Исследование выборки по прибыли (Y). Математическое ожидание (арифметическое среднее) 34,91761905. Доверительный интервал для математического ожидания (22,75083;47,08441). Дисперсия (рассеивание) 714,402159. Доверительный интервал для дисперсии (439,0531; 1564,384). Средне квадратичное отклонение (от среднего) 26,72830258. Медиана выборки 24,14. Размах выборки 79,89.

скачать реферат Математическая статистика

Она содержит результаты промежуточных вычислений по формулам 6) После заполнения таблицы 2 рассчитываем значение числовых оценок: 7) Определяем коэффициент вариаций 8) Определяем границы доверительного интервала для математического ожидания по формулам При заданной доверительной вероятности по таблицам распределения Стьюдента , поэтому имеем 9) Среднеквадратичное отклонение оценки математического ожидания случайной величины Х равно 10) По виду гистограммы выдвигаем гипотезу Н0 о подчинении случайной величины Х нормальному закону распределения. Для построения теоретической функции и составляем таблицу значений (таблица 3) нормальной величины , определяем функцию Лапласа , значения функции распределения на концах отрезков и вероятность попадания в i-тый интервал по формуле 11) Рисунок 2 с эмпирической функцией распределения дополняем теоретической функцией F(x), значения которой найдены на концах интервалов. Рис. 3. Эмпирическая , теоретическая функция распределения. 12) Для проверки согласия выдвинутой гипотезы о о законе распределения экспериментальным данным находим вероятность попадания опытных данных в i-тый интервал от до на основе полученных значений функции на границах интервалов.

скачать реферат Случайные вектора

Коэффициент корреляции (58.1) можно представить через ковариацию случайных величин и : .(58.3) Поскольку , то из (58.3) следует .(58.4) Коэффициент корреляции является безразмерной величиной, принимает значения на интервале и поэтому используется как мера статистической связи линейного типа между случайными величинами и , в отличие от ковариации , для которой интервал значений зависит от дисперсий случайных величин. Рассмотрим примеры вычисления коэффициента корреляции, позволяющие выяснить свойства как меры статистической связи между случайными величинами.   58.2. Пусть - случайная величина с математическим ожиданием , дисперсией и . Ковариация случайных величин и определяется формулой (56.5): . Подставим это соотношение в (58.3) , тогда: (58.4) Таким образом, для случайных величин , , связанных линейной зависимостью коэффициент корреляции принимает либо максимальное значение , либо минимальное - . 58.3. Рассмотрим обобщение линейной функции, связывающей случайные величины и на линейную случайную функцию следующего вида: (58.5) где и - независимые случайные величины.

скачать реферат Распределение Пуассона. Аксиомы простейшего потока событий

Министерство образования и науки Украины Харьковский национальный университет радиоэлектроники Факультет ПММ Кафедра ПМ КУРСОВАЯ РАБОТА Тема: Распределение Пуассона. Аксиомы простейшего потока событий. Дисциплина: Теория вероятностей и математическая статистикаВыполнил: Проверил: ст. группы проф. Харьков 2007 РЕФЕРАТ В данном курсовом проекте представлено описание понятий корреляционного момента и его свойств, коэффициента корреляции, случайных событий и их основных числовых характеристик, применения на практике корреляции, а также приведено решение практических задач. Пояснительная записка состоит из вступления, основной части, выводов, списка литературы. Записка 28с. Ключевые слова и выражения: СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ, ДИСПЕРСИЯ, НАЧАЛЬНЫЙ МОМЕНТ, ЦЕНТРАЛЬНЫЙ МОМЕНТ, КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ, КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ МОМЕНТ, ЗАКОН РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, СРЕДНЕЕ КВАДРАТИЧНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ, ПЛОТНОСТЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, ЗАВИСИМОСТЬ. СОДЕРЖАНИЕ Введение . .4 1 Теоретическая часть . 5 1.1 Доверительные оценки . . .5 1.2 Метод наибольшего правдоподобия . .10 1.3 Точечные оценки .13 1.4 Критерий согласия . 18 1.5 Теорема Чебышева . . 19 1.6 Понятие доверительного интервала . . . 23 1.7 Сравнение средних .25 1.8 Метод минимума X2 . 26 1.9 Распределение Пуассона.

Бальзам для волос "Natura Siberica" Легкое расчесывание, 250 мл.
Детский бальзам для волос "Natura Siberica" бережно ухаживает за волосами, не спутывая их. Специальная формула бальзама помогает
294 руб
Раздел: Экстракты, сборы
Насадка на унитаз "Roxy-Kids" с ножками и ступенькой.
Позволяет отказаться от использования обычного детского горшка Легко собирается и разбирается для транспортировки. Ступенька с
2194 руб
Раздел: Сиденья
Расческа "Prinzessin Lillifee".
Расческа Prinzessin Lillifee для настоящих принцесс! Не жесткая и удобная. Украшает ее небольшой "бриллиантик" в форме сердца.
544 руб
Раздел: Расчески, щетки для волос
скачать реферат Радиотехнические цепи и сигналы

Построить графики w(u) и F(u) и показать на них математическое ожидание, среднеквадратическое отклонение, вероятность того, что значения сигнала будут меньше уровня анализа Ua или будут находится в заданном интервале. 1.4. Определение корреляционной функции сигнала. Для случайного сигнала с заданным энергетическим спектром W(() определить: а) Корреляционную функцию K((); б) эффективную ширину спектра; в) интервал корреляции. Изобразить графики W(() и K((), показать на них эффективную ширину спектра и интервал корреляции. 1.5. Нелинейное преобразование сигналов. Стационарный гауссовский случайный процесс u( ) с параметрами m( ) и (( ) воздействует на безынерционную нелинейную цепь с характеристикой, заданной в варианте. Определить плотность распределения вероятностей w(y) процесса на выходе цепи y( ), его математическое ожидание, дисперсию и среднеквадратическое отклонение. Построить графики входного и выходного процессов относительно заданной передаточной характеристики безынерционной нелинейной цепи и соответствующих им плотностей распределения вероятностей мгновенных значений w(uвх) и w(y).

скачать реферат Технология и автоматизация производства РЭА

Автоматизированная система подготовки производства 3. ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПОГРЕШНОСТЕЙ И МЕТОДЫ ИХ ИССЛЕДОВАНИЯ 3.1. Измерительная информация и ее роль в технологическом процессе. Основные компоненты информационно-измерительных систем 3.2. Типы погрешностей. Характеристики действующих факторов 3.3. Основные понятия теории вероятности. Нормальное распределение, математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение. Доверительный интервал. Методы проверки гипотез о распределении - 4 - Литература. 1. Иванов Ю.В., Лакота Н.А. Гибкая автоматизация производства РЭА с применением микропроцессоров и роботов. - Москва, Радио и связь, 1987 2. Основы автоматизации управления производством. Под ред. И.М. Мака- рова. - Москва, "Высшая школа",

скачать реферат Метод Монте-Карло и его применение

Первоначально метод Монте-Карло использовался главным образом для решения задач нейтронной физики, где традиционные численные методы оказались мало пригодными. Далее его влияние распространилось на широкий класс задач статистической физики, очень разных по своему содержанию. Метод Монте-Карло оказал и продолжает оказывать существенное влияние на развитие методов вычислительной математики (например, развитие методов численного интегрирования) и при решении многих задач успешно сочетается с другими вычислительными методами и дополняет их. Его применение оправдано в первую очередь в тех задачах, которые допускают теоретико-вероятностное описание. Это объясняется как естественностью получения ответа с некоторой заданной вероятностью в задачах с вероятностным содержанием, так и существенным упрощением процедуры решения. Глава 1. Некоторые сведения теории вероятностей §1. Математическое ожидание, дисперсия. Дискретной называют случайную величину, которая принимает отдельные, изолированные возможные значения с определёнными вероятностями.

скачать реферат Метод Монте-Карло и его применение

Первоначально метод Монте-Карло использовался главным образом для решения задач нейтронной физики, где традиционные численные методы оказались мало пригодными. Далее его влияние распространилось на широкий класс задач статистической физики, очень разных по своему содержанию. Метод Монте-Карло оказал и продолжает оказывать существенное влияние на развитие методов вычислительной математики (например, развитие методов численного интегрирования) и при решении многих задач успешно сочетается с другими вычислительными методами и дополняет их. Его применение оправдано в первую очередь в тех задачах, которые допускают теоретико-вероятностное описание. Это объясняется как естественностью получения ответа с некоторой заданной вероятностью в задачах с вероятностным содержанием, так и существенным упрощением процедуры решения. Глава 1. Некоторые сведения теории вероятностей §1. Математическое ожидание, дисперсия. Дискретной называют случайную величину, которая принимает отдельные, изолированные возможные значения с определёнными вероятностями.

скачать реферат Понятие многомерной случайной величины

Основные вопросы лекции: математическое ожидание случайной величины, свойства математического ожидания, дисперсия случайной величины, дисперсия суммы случайных величин, функция от случайных величин, математическое ожидание функций от случайных величин, коэффициент корреляции, моменты, корреляционный момент, виды сходимости последовательности случайных величин, неравенства Чебышева, график функции распределения для непрерывной случайной величины, различные формы закона больших чисел, теорема Чебышева, теорема Бернулли, теорема Маркова, центральная предельная теорема теории вероятностей, применение центральнойпредельной теоремы, обоснование роли нормального закона распределения, вывод приближенной формулы Лапласа. Гипергеометрическое распределение Выше мы рассмотрели способы вычисления вероятностей появления события ровно т раз в независимых повторных испытаниях (по формулам Бернулли и Пуассона). Теперь познакомимся с вычислением вероятности появления события ровно т раз в зависимых повторных испытаниях. Случайная величина, определяющая число успехов в повторных зависимых испытаниях, подчиняется гипергеометрическому закону распределения. Пример. В урне шаров, среди которых К белых и ( –K) черных.

Логическая игра "Динозавры.Таинственные острова", арт. SG 282 RU.
Исследуй Юрский период и его динозавров! Это увлекательная форма комбинационной игры, которая бросает Вам вызов. Держите плотоядных
1029 руб
Раздел: Игры логические
Магическая кружка-мешалка, зеленая.
Оригинальная кружка с двойными металлическими стенками (нержавеющая сталь). Сохраняет напиток горячим в течение дольшего времени (в
471 руб
Раздел: Кружки
Поильник Happy Baby, с трубочкой и ручками (цвет: lime).
Поильник поможет ребёнку перейти от грудного вскармливания или бутылочки к обычной кружке. Отлично подойдёт малышу, когда у него уже
519 руб
Раздел: Поильники, непроливайки
скачать реферат Понятие, структура и методики построения страховых тарифов

Надбавка на покрытие расходов позволяет страховщику избежать убытков, а надбавка на получение прибыли- сформировать прибыль. Расчеты этих показателей схожи с подобными расчетами в других организациях. Для страховщиков расчет нетто- ставки является самой важной задачей. Определение-нетто ставки- основа всей деятельности страховой компании, ее величина влияет на затраты, на прибыль и на уровень развития страховщика. Расчет нетто-премии состоит в установлении закономерностей в возникновении рассматриваемого ущерба, то есть в определении вероятности его наступления. Для этого можно воспользоваться приведенной выше формулой. Для расчета необходима статистическая информация за предыдущие периоды по подобным страховым случаям. Чем больше анализируемый период, а, следовательно, чем больше совокупность исследуемых данных, тем точнее определяются вероятности и устанавливаются закономерности рисков. В страховании существуют отлаженные методы расчета страховой премии, которые полагаются на методы теории вероятностей и статистики. При этом используются такие показатели, как математическое ожидание, дисперсия, коэффициент вариации, средняя арифметическая и другие.

скачать реферат Случайные процессы

Остановимся коротко на методике практического измерения временных характеристик случайных процессов. Математическое ожидание (постоянная составляющая) эргодического случайного процесса определяется выражением. Следовательно, измерение должно сводиться к достаточно длительному интегрированию реализации процесса и умножению на величину 1/Т. Очень часто операция интегрирования (т.е. усреднения по времени) осуществляется с помощью фильтров нижних частот и в частности, интегрирующих RC – цепочек. . Для измерения полной мощности эргодического случайного процесса в соответствии с выражением необходимо осуществить операции возведения в квадрат исследуемого процесса и интегрирования. Для случайного процесса с ненулевым математическим ожиданием дисперсия (мощность переменной составляющей) равна . В соответствии с этим выражением при измерении полной мощности случайного процесса можно исключить постоянную составляющую и тем самым упростить измерение. Для измерения ковариационной функции случайного процесса К(?) необходимо осуществить операции задержки на различное время ? , умножения и интегрирования. Обычно ограничиваются измерением В(?) в нескольких точках.

скачать реферат Моделирование систем радиосвязи и сетей радиовещания (для студентов специальности «РРТ»)

Блок 21 : Подсчет сумм элементов массивов, необходимых для последующей статистической обработки. Этот блок не обязателен. Управление передается блоку 2 с I=I 1. Блок 22 : Статистическая обработка результатов. Блок 23 : Печать результатов. Статистическая обработка результатов моделирования Выполняя работу программы несколько раз, т.е. экспериментируя с моделью можно собрать необходимую статистику. В результате статистической обработки получаем оценки математических ожиданий, дисперсии и среднеквадратических отклонений следующих величин: а) длительности пребывания обслуженного вызова в системе: ; б) длительности пребывания вызова в очереди: ; в) длины очереди: ; г) длительности простоя линии : . Оцениваются и другие величины: 1) Вероятность обслуживания поступившего вызова: Робсл. = С5/С1; 2) Вероятность отказа: Ротк. = 1 – С5/С1; 3) Вероятность обслуживания вызова без ожидания: Рбез ож. = С3/С1 ; 4) Вероятность пребывания обслуженного вызова в системе в течение времени, не превышающего заданного: Рпреб = числаV(1) (I)= (I-1) V(I) (I) > MC1=C1 1W(I)=F(I-1) (I)C2=C2 1W(I)

скачать реферат Расчет технических характеристик систем передачи дискретных сообщений

Для двоичного симметричного канала без памяти выражение (22) для пропускной способности примет вид: (23) CAA= 100073= 100,055 кбит/с. Сравнивая пропускную способность m-ичного дискретного канала и двоичного дискретного канала видим, что m-ичный симметричный дискретный канал обладает большей пропускной способностью по сравнению с двоичным. 5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОДНОМЕРНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОЖИДАНИЯ, ДИСПЕРСИИ, КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИИ НА ВЫХОДЕ СИНХРОННОГО ДЕТЕКТОРА На вход синхронного детектора поступает случайный процесс Z( )=S0S( )cos(( () X x( )cos((0 () Y y( ) si (0 , который представляет собой аддитивную смесь АМ сигнала с подавленной несущей и флуктуационного шума. Здесь S0 – масштаб сигнала, S( ) – случайный модулирующий сигнал с нулевым средним значением. Опорный сигнал U( )=bcos((0 (). . Масштаб сигнала (S0) = 0.1 . Дисперсия ((2) = 1 В2 . Масштаб независимых квадратурных компонент гауссовского нормального шума; X = 0.005 B, Y = 0.005 B Определить одномерное распределение выходного продукта, его математическое ожидание и дисперсию; корреляционную функцию и энергетический спектр для флуктуирующей части; отношение сигнал/шум на выходе детектора. 6. РАСЧЕТ ШИРИНЫ СПЕКТРА ИКМ-ЧМ СИГНАЛА.

телефон 978-63-62978 63 62

Сайт zadachi.org.ru это сборник рефератов предназначен для студентов учебных заведений и школьников.