輸入數(shù)據(jù)分析ppt課件(完整版)
【正文】 ??被拒絕。設(shè)在 y與 x之間真實(shí)相關(guān)是線性關(guān)系，這里觀察值 y是隨機(jī)變量。 設(shè)定一個(gè)顯著性水平 α，當(dāng) 時(shí)， x、 y是顯著相關(guān)。 假設(shè)存在 n對(duì)觀察值 (xi ， yi)， i=1， 2， …… ， n，通常采用最小二乘法來(lái)估計(jì)上式中的 yi 。 ? 相關(guān)性分析的目的 ：更好地了解系統(tǒng)以及系統(tǒng)隨機(jī)變量的關(guān)聯(lián)性，更正確地把握問(wèn)題的關(guān)鍵。：隨機(jī)變量不服從泊松布。 H1: 隨機(jī)變量 X不確認(rèn) 若 ?2太大則拒絕 H0，若擬合是好的，則期望值 ?2很小。即： Nm?如果區(qū)間太寬（ m太?。?，則直方圖太粗或呈短粗狀，這樣，它的形狀不能良好地顯示出來(lái)。當(dāng)校核均勻性時(shí)，初步的檢驗(yàn)是看一下分布的均值是相同。然而系統(tǒng)仿真是一項(xiàng)專業(yè)性很強(qiáng)的工作，要正確認(rèn)識(shí)“仿真”的含義，抓住仿真研究的關(guān)鍵，避免求全、求精。 通過(guò)統(tǒng)計(jì)的數(shù)學(xué)手段（計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)、頻率分析、直方圖制作等），得出統(tǒng)計(jì)分布的假設(shè)函數(shù)（如：正態(tài)分布、負(fù)指數(shù)分布、 Erlang分布等） 根據(jù)統(tǒng)計(jì)特征，計(jì)算確定系統(tǒng)的假設(shè)分布參數(shù)。 運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分布的檢驗(yàn)方法，對(duì)假設(shè)的分布函數(shù)進(jìn)行可信度檢驗(yàn)。確信所收集的數(shù)據(jù)足以確定仿真中的輸入分量，而對(duì)仿真無(wú)用或影響不顯著的數(shù)據(jù)就沒(méi)有必要去多加收集。 考察一個(gè)似乎是獨(dú)立的觀察序列數(shù)據(jù)存在自相關(guān)的可能性。 如果區(qū)間太窄，則直方圖顯得凹凸不平不好平滑 合適的區(qū)間選擇（ m值）是直方圖制作，分布函數(shù)分析的基礎(chǔ)。 擬合程度的判定 四、擬合度檢驗(yàn) 首先劃分區(qū)間，定義 k值 計(jì)算各組的觀察頻數(shù) 計(jì)算 ?0 查閱 ?2表，得到 如果 ，則拒絕 H0 的值2, f??擬合度檢驗(yàn)步驟 2,20 f??? ?17 指定擬合度的檢驗(yàn) ? 我們可以根據(jù)擬合度檢驗(yàn)的要求，設(shè)定一個(gè)擬合度的顯著性指數(shù) ?，根據(jù)設(shè)定的 顯著性指數(shù) ?以及 ?2分布的自由度數(shù) f = ks1，可以查 ?2表得到 ??， f2 。：隨機(jī)變量服從泊松分10HH泊松分布的概率質(zhì)量函數(shù)： ??? ????? ?其他02,1,0)( ! xxp xe x??24 五、輸入數(shù)據(jù)分析例題 [1] 對(duì)于 α=，不同 x值的概率從概率質(zhì)量函數(shù)得到： 1 4 )5(1 9 )4(2 1 )3(1 7 )2(0 9 )1(0 2 )0(??????pppppp)11()10()9()8()7()6(???????pppppp 2 0 000 ?????? pnE25 xi 觀測(cè)頻度 Oi 期望頻度 Ei 0 12 1 10 2 19 3 17 4 10 5 8 6 7 7 5 8 5 9 3 10 3 1 合計(jì) 100 100 11?擬合優(yōu)良度檢驗(yàn)2?iiiEEO 2)( ?22 17 五、輸入數(shù)據(jù)分析例題 [1] 26 計(jì)算出： ??511712??????? skf的自由度為：?在顯著性水平 α=，查表得出 (p409)： 5, ??被拒絕。 33 六、相關(guān)性分析 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù) 1 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)是 X1和 X2之間線性相關(guān)程度的度量 ???? ???? )()( 2211 XX設(shè) X1和 X2是兩個(gè)隨機(jī)變量，令 )(),( 2iiii XVXE ?? ??分別是 Xi的均值和方差。設(shè) yi = ?0 + ?1 xi + ?i i=1， 2， …… ， n， 則 ?i = yi ?0
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