Обработка информации и принятие решения в системах ближней локации


головна сторінка Реферати Курсові роботи текст файли додати матеріалПродать работу

пошук рефератів

Курсова на тему Обработка информации и принятие решения в системах ближней локации

завантажити
Знайти інші подібні реферати.
подібні якісні роботи

Розмір: 0.55 мб.
Мова: російська
Розмістив (ла): shatun
24.12.2010
 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 13    

end

[maxqq, bdistr]=max(qq);% выбрали лучшее распределение

fprintf(['Лучше всего подходит % s;\nкритический уровень '…

'значимости для него =%8.5f\n'], s{bdistr}, maxqq);

figure

cdfplot(x);% эмпирическая функция распределения

xpl=linspace (xl, xr, 500);% для графика F(x)

ypl=cdf (tdistr{bdistr}, xpl, param (bdistr, 1), param (bdistr, 2));

hold on% для рисования на этом же графике

plot (xpl, ypl, 'r');% дорисовали F(x)

hold off

set (get(gcf, 'CurrentAxes'),…

'FontName', 'Times New Roman Cyr', 'FontSize', 12)

title(['\bfПодобрано ' s{bdistr}])

xlabel ('\itx')% метка оси x

ylabel ('\itf\rm (\itx\rm)')% метка оси y

Результат:

Лучше всего подходит нормальное распределение;

критический уровень значимости для него = 0.31369

Рис. 11 – График эмпирической функции распределения для сигнала гусеничной техники

Рис. 12 – График эмпирической функции распределения для фонового сигнала

Найденный критический уровень значимости – это то значение q, при котором неравенство (19) обращается в равенство.

Вывод: По полученным результатам можно сделать вывод, что по данному критерию распределение подобранно верно.

1.6 Проверка гипотезы по критерию согласия Пирсона

По критерию Пирсона сравниваются теоретическая и эмпирическая функции плотности распределения вероятности, а точнее – частота попадания случайной величины в интервал. Интервалы могут быть любыми, равными и неравными, но удобно использовать те интервалы, на которых построена гистограмма. Эмпирические числа попадания n (из гистограммы) сравнивается с теоретическим npj, где pj – вероятность попадания случайной величины X в j-ый интервал:

, (20)

aj и bj – границы j-го интервала. Карл Пирсон показал, что, если все npj ³ 5, то суммарная квадратическая относительная разность между теоретическим и практическим числом попаданий в интервал равна

(21)

имеет приближенно c2 распределение Пирсона с k m степенями свободы, где m – число параметров, оцениваемых по выборке, плюс 1. Так как параметров два, то m = 3. Выражение (21) представляет собой статистику Пирсона.

Теоретическое распределение можно считать подобранным верно, если выполняется условие

. (22)

Построим таблицу результатов, в которую занесем: номера интервалов (1-й столбец), границы интервалов aj и bj (2-й и 3-й столбцы), вероятность попадания в интервал pj (4-й столбец), теоретическое число попаданий и практическое число попаданий npj (6-й столбец). Границы интервалов и практическое число попаданий взяты из гистограммы, теоретическая вероятность попадания в j-й интервал подсчитывается по выражению (20).

Практическая часть.

clear Tabl% очистили таблицу результатов

Tabl(:, 1)=[1:k]';% номера интервалов

Tabl(:, 2)=xm'-delta/2;% левые границы интервалов

Tabl(:, 3)=xm'+delta/2;% правые границы интервалов

Tabl (1,2)=-inf;% теоретическое начало 1-го интервала

Tabl (k, 3)=inf;% теоретический конец последнего интервала

Tabl(:, 4)=nj';% опытные числа попаданий

bor=[Tabl(:, 2); Tabl (end, 3)];% все границы интервалов

    продолжение
 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 13    

Удобная ссылка:

Завантажити курсову роботу безкоштовно
подобрать список литературы


Обработка информации и принятие решения в системах ближней локации


Постійний url цієї сторінки:
Курсова Обработка информации и принятие решения в системах ближней локации


Разместите кнопку на своём сайте:
Рефераты
вгору сторінки


© coolreferat.com | написать письмо | правообладателям | читателям
При копировании материалов укажите ссылку.