Лабораторная работа: 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 Borland Builder C++ )

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; //задаём цвет текста

RichEditX->Lines->Add(Text);//выводим текст

RichEditX->Perform(EM_LINEINDEX, RichEditX->Lines->Count-1, 0);//устанавливаем позицию каретки

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, "|---------------------------|---------------|-----|------|------|-------------|--------------------|---------|", 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.

5rik.ru

Материалы для учебы и работы

Лабораторная работа: Проверка гипотезы о нормальности закона распределения экспериментальных данных