Точность результатов имитационной модели. Распределение Бернулли Дисперсия: Математическое ожидание: Плотность вероятности случайной величины, принимающей. - презентация

1 Точность результатов имитационной модели

2 Распределение Бернулли Дисперсия: Математическое ожидание: Плотность вероятности случайной величины, принимающей два значения

3 Биномиальное распределение Дисперсия: Математическое ожидание: Плотность вероятности Пусть - конечная последовательность независимых случайных величин с распределением Бернулли Случайная величинаимеет биномиальное распределение Если n большое, то в силу центральной предельной теоремы Если n большое, а

4 Биномиальное распределение Дисперсия: Мат. ожидание: Плотность вероятности Пусть - конечная последовательность независимых случайных величин с распределением Бернулли Случайная величина тоже подчиняется биномиальному распределению Если n большое, то в силу центральной предельной теоремы

5 От чего зависит точность результатов модели Процентили стандартного нормального распределения 0,50,550,60,650,70,750,80,850,90,95 z 0.000,12570,25330,38530,52440,67450,84161,03641,28161, % всех испытаний p 0 ± 1,65 70% всех испытаний p 0 ± 50% всех испытаний p 0 ± 0,67

6 Примеры простейших моделей Необходимо оценить защищенность объекта от воздействия угроз Модель защиты объекта Формальная постановка Определить вероятность того, что объект останется непораженным Исходные условия и основные моделируемые факторы Угрозы поступают на объект непрерывно с заданной интенсивностью Поток угроз простейший Меры защиты обеспечивают защиту от угроз с вероятностью p Вопрос. Какова вероятность, что за время T объект останется в сохранности ?

7 Примеры простейших моделей Модель защиты объекта Плотность вероятности для времени появления угрозы Плотность вероятности для времени прохождения угрозы через систему защиты - вероятность противодействия угрозе