Поток Бернулли

Реализуется в рамках схемы Бернулли:

Многократно воспроизводится комплекс условий эксперимента, в котором регистрируется появление некоторого события A с известной вероятностью p. Пусть вероятность события А=0, 5

Поток случайных событий с равномерным распределением интервала времени между 2 последовательными событиями

Подробный поток наиболее удобен для моделирования интервалов времени (моментов прибытия) на остановку городского транспорта.

Пусть интервал времени (максимальное значение времени) между автобусами определен в 20 минут, тогда функция распределения равномерного закона случайной величины t имеет вид:

N		t(мин)	tнакоп.(мин)	t(час)
1	0,39	7,7	7,7	0,13
2	0,53	10,5	18,2	0,30
3	0,46	9,3	27,5	0,46
4	0,75	14,7	42,2	0,70
5	0,24	4,7	46,9	0,78
6	0,19	3,7	50,6	0,84
7	0,45	8,7	59,3	0,99
8	0,88	17,5	76,8	1,28
9	0,31	6,2	83	1,38
10	0,88	17,5	100,5	1,68
11	0,34	6,7	107,2	1,79
12	0,17	3,3	110,5	1,84
13	0,01	0,01	110,51	1,84
14	0,82	16,3	126,81	2,11
15	0,84	16,7	143,51	2,39
16	0,95	18,7	162,21	2,70
17	0,39	7,7	169,91	2,83
18	0,50	10	179,91	3,00
19	0,35	7	186,91	3,12
20	0,83	16,5	203,41	3,39

Комплексное использование 2 потоков случайных событий при моделировании движения транспортного средства

Будем полагать, что время движения ТС с фиксированной скоростью (постоянной) подчиняется показательному закону распределения, а скорость ТС-сл величина нормально распределенная с параметрами m_( мат ожидание),σ_(среднеквадратическое отклонение).

Проведем моделирование перемещения ТС для следующих значений:

=0.2 – параметр показания закона распределения;

m_=60км/ч;

σ_=20км/ч;

=;=m_+σ_*x; ∆S_i=_i*; S=

Для моделирования построим табличку, результаты моделирования разместим в таблице.

N			'	
1	0,73	1,60	0,47	58
2	0,49	3,52	0,58	65
3	0,12	10,46	0,93	100
4	0,36	5,05	0,77	75,2
5	0,59	2,60	0,20	43
6	0,84	0,86	0,43	55,4
7	0,17	8,86	0,70	71
8	0,23	7,27	0,59	64
9	1,00	0,01	0,83	78
10	0,76	1,40	0,56	63
11	0,07	13,35	0,28	47
12	0,38	4,86	0,45	57
13	0,43	4,26	0,35	51
14	0,51	3,36	0,53	62
15	0,90	0,53	0,63	72
16	0,01	21,88	0,93	100
17	0,21	7,87	0,33	50
18	0,71	1,71	0,08	21
19	0,61	2,44	0,08	21
20	0,44	4,09	0,45	57

Пройденное расстояние: ∆S_i=_i*; S=

∆S₁=₁*₁=93; ∆S₂=₂*₂=229; ∆S₃=₃*₃=1046; ∆S₄=₄*₄=380; ∆S₅=₅*₅=112; ∆S₆=₆*₆=48; ∆S₇=₇*₇=629; ∆S₈=₈*₈=465; ∆S₉=₉*₉=1; ∆S₁₀=₁₀*₁₀=88; ∆S₁₁=₁₁*₁₁=627; ∆S₁₂=₁₂*₁₂=277; ∆S₁₃=₁₃*₁₃=217; ∆S₁₄=₁₄*₁₄=208; ∆S₁₅=₁₅*₁₅=38; ∆S₁₆=₁₆*₁₆=2188; ∆S₁₇=₁₇*₁₇=349; ∆S₁₈=₁₈*₁₈=36; ∆S₁₉=₁₉*₁₉=51; ∆S₂₀=₂₀*₂₀=233.

S=7360

Построим график функции распределения стандартного нормального закона.