МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ

В.Є. Бахрушин. Математичне моделювання
Для v = 1:
X ( ) 2
j = N j . (2.46)
Чергові реалізації П і розподілу Парето з параметром форми с можна
одержати з відповідних елементів рівномірної послідовності за допомогою
перетворення
П
( 1 ξ ) 1/ c
= . (2.47)
i /
i
Чергові реалізації W і розподілу Вейбула з параметрами масштабу b
та форми с можна одержати з відповідних елементів рівномірної послідовності
за допомогою перетворення
W
i
( − ln ξ ) 1/ c
= b . (2.48)
i
Чергові реалізації L і логістичного розподілу можна одержати з відповідних
елементів рівномірної послідовності за допомогою перетворення
⎛ ξi
⎞
L
i
= a + k ln
⎜
⎟ , (2.49)
⎝1
− ξi
⎠
k = 3b / π – коефіцієнт масштабу, b – станда-
де a – параметр розміщення,
ртне відхилення.
2.5. Моделювання багатовимірних випадкових векторів
N-вимірний випадковий вектор можна задати як сукупність його
компонент X = ( η1
, η2,
..., ηn
), де компоненти вектора η i є випадковими величинами
із заданим законом розподілу. Задачею моделювання є одержання
послідовності чергових реалізацій випадкового вектора X 1 , X 2 , …,
1 1 1 2 2 2
, η ,..., η η , η ,..., η , …,
X i , … у вигляді послідовності чисел ( η 1 2 n ), ( 1 2 n )
i i i
( η , η ,..., η )
1 2 n , … . Якщо компоненти вектора є незалежними одна від іншої,
то доцільно здійснювати генерування кожної компоненти як незалежної
випадкової послідовності із заданим законом розподілу. Перед початком
моделювання необхідно перевірити відсутність кореляції між генерованими
сукупностями випадкових чисел.
Складнішою є задача моделювання випадкового вектора за наявності
кореляції (залежності) між його компонентами. Кореляційну залежність
36