1. Записать явные выражения для плотности вероятности (ПВ) и функции распределения (ФР) случайной величины, указанной в Вашем варианте.
2. Нарисовать с компьютера функции, указанные в п.1, с указанием согласованных масштабов и заданных численных значений параметров этих функций.
3. Записать алгоритм формирования случайных чисел с плотностью вероятности и функцией распределения, указанных в п. 1.
4. Сформировать выборку объема n=100 значений случайной величины. Получить и зарисовать ее графическое изображение и построить график эмпирической функции распределения (ЭФР).
5. Сформировать повторную выборку объема n=1000 значений случайной величины и построить гистограмму.
6. Аппроксимировать экспериментально полученные в п.п. 4, 5 графики теоретическими функциями, используя метод моментов или метод наименьших квадратов. Графики теоретических кривых наложить на графики гистограммы и ЭФР.
7. Вычислить значение критерия согласия хи-квадрат и указать критерий значимости, при котором гипотеза о данном типе распределения не отвергается.
Закон распределения - Распределение Максвелла
Программа выполнения - Matlab R2016b
#include <iostream>
using namespace std;
int k=2;
bool StrangeSeq(int n){
if (k<n){
if(n%k==0){
cout<<"false";
return false;
}
k++;
StrangeSeq(n);
}
else
{
cout<<"true";
return true;
}
}
int main(){
int n;
cin>>n;
StrangeSeq(n);
cin.get();
cin.get();
}
#include <cmath>
using namespace std;
void main()
{
int n,sum=0;
float y,k=0;
cin >> n;
int *mass = new int[n];
for (int i = 0;i < n;++i)
{
cin >> mass[i];
}
for (int i = 0;i < n;++i)
{
if (mass[i] >0 )
{
k++;
y=pow(mass[i],2);
cout<<y;
sum+=mas[i]
}
}
system("pause");
}
2)#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
void main()
{
int s,p,r,day=0;
cin >> s>>p>>r;
float km=s;
while(r>km)
{
km+=km*p/100;
day++;
}
cout << " km = " << km << " day = " << day << endl;
system ("pause");
}