Cтраница 4
Кривые распределения могут строиться по опытным данным или в некоторых случаях чисто умозрительно по теоретическим законам, отвечающим существенным признакам данной статистической совокупности. Имеются признаки ( Пирсона, Колмогорова, Еернштейна), по которым можно установить, что теоретическая кривая достаточно хорошо отвечает эмпирической. [46]
Кривые распределения могут строиться по опытным данным или в некоторых случаях чисто умозрительно по теоретическим законам, отвечающим существенным признакам данной статистической совокупности. По признакам Пирсона, Колмогорова, Бернштейна можно установить, что теоретическая кривая достаточно хорошо отвечает эмпирической. [47]
Кривые распределения могут строиться по опытным данным или в некоторых случаях чисто умозрительно по теоретическим законам, отвечающим существенным признакам данной статистической совокупности. Имеются признаки ( Пирсона, Колмогорова, Бернштейна), по которым можно установить, что теоретическая кривая достаточно хорошо отвечает эмпирической. [48]
Поэтому при моделировании случайных величин их реальное распределение следует представить либо как определяемое одним из теоретических законов, из числа рассмотренных в следующей главе, либо оно может быть основано на опытных данных, полученных путем постановки специального эксперимента. При таком подходе метод Монте-Карло можно назвать имитационным моделированием. [49]
Авдеев указывает, что функцию ( 2 - 26) можно рассматривать как обобщение большинства известных эмпирических и теоретических законов статистического распределения случайных величин. Он приводит значения параметров р и а, при которых формула ( 2 - 26) преобразуется в нормальный закон Гаусса - Лапласа, в законы Максвелла, Пирсона и другие статистические закономерности. [50]