Идея, лежащая в основе метода контроля случайной величины, заключается в нахождении переменной, сходной с моделируемой переменной, значение которой известно. Обозначим эту переменную Л. [c.417]
Опишите антитетический метод случайной величины и метод контроля случайной величины как техники по сокращению дисперсии. Объясните преимущества и недостатки каждого из них при использовании метода Монте-Карло к ценообразованию опционов. [c.422]
Табл. 3.3 и рис. 3.6 отражают результаты сравнения функции мощности критерия и экспериментальной кривой, полученной методом имитационного моделирования. В каждом эксперименте генерировались выборки объемом п = 10, 15, 20 и 50 из нормальной генеральной совокупности с постоянной дисперсией OQ = 1 и переменным средним значением х . В выборках подсчитывалось количество случайных величин, вышедших за границы контроля, и проверялось условие (3.21). [c.61]
Быстрое внедрение в практику статистических методов контроля, методов оценки и контроля надежности технических устройств требует знания вида распределений оцениваемых или контролируемых случайных величин. [c.24]
Заметим, что в данном случае стоимостная функция не является непрерывной функцией границ регулирования, так как контролируемая статистика представляет собой дискретную случайную величину. Это обстоятельство потребовало для определения оптимальных значений объема выборки, координат границ регулирования и периода отбора выборок применения методов многомерного поиска и сеточного поиска. Авторы привели интересный численный пример, в котором оптимальный план контроля достигается при удалении границы регулирования от средней линии на любое значение от 0,376 до 2,31 среднеквадратических отклонений контролируемого параметра. Этот факт показывает наличие ситуаций, в которых стоимостная функция не имеет ярко выраженного минимума. [c.137]
Таким образом, возможности уменьшения дисперсии с помощью метода контроля случайной величины зависят от того, удастся ли найти контрольную случайную переменную, которая была бы высококоррелируема с моделируемой переменной и в то же время имела сходное распределение вероятностей. [c.418]
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА (mathemati al statisti s) — раздел математики, посвященный систематизации, обработке и использованию стат данных В М с мн методы стат обработки исходных данных основываются на вероятностной природе этих данных Оси понятиями М с являются генеральная совокупность (мн-во значений случайной величины), выборка (ограниченное число наблюдений случайной величины), объем выборки (кол-во значений случайной величины в выборке), параметр положения (ср значение случайной величины), мера рассеяния (квадратный корень из дисперсии счучайной величины) и т д Одной из задач М с является построение оценок случайной величины Различают оценки точечные, интервальные, робастные (устойчивые, т е слабо реагирующие на утрату части исходных данных, засорение выборки и т п ), эффективные (имеющие ми-ним дисперсию) и др Получили развитие и нашли широкое практическое применение такие разделы М с, как дисперсионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, методы планирования эксперимента, приемочного контроля статистического и др [c.131]
Методы оценки доверительных границ и интервалов для параметров распределений случайных величин применяются при с. по- -in - в стандарты пли другие нормат зпо-тех.иич- с7- ие документы требований к показателям качгстса и нормативов н . них. Эти методы оказываются весьма полезными при охулке к контроле точности технологического оборудования. [c.19]
В ГОСТ 16.306—74 Управление технологическими процессами. Контроль точности технологических процессов. Методы оценки точности в условиях единичного и мелкосерийного производства стандартизован метод расчета приведенных отклонений. Идея метода заключается в приведении случайных отклонений размеров на различных деталях к одному масштабу. В этом случае среднеквадратнческое отклонение размера должно быть обязательно пропорционально его величине. В действительности такая пропорциональность не всегда имеет место. [c.30]
Смотреть страницы где упоминается термин Метод контроля случайной величины
: [c.417] [c.67]Смотреть главы в:
Количественные методы в финансах -> Метод контроля случайной величины