Университеттің 85 жылдығына арналған Қазіргі заманғы математика
Университеттің 85 жылдығына арналған «Қазіргі заманғы математика
жүктеу/скачать 12,2 Mb. Pdf көрінісі
|
TaimanovMatem
| Университеттің 85 жылдығына арналған «Қазіргі заманғы математика:
проблемалары және қолданыстары» III халықаралық Тайманов оқуларының материалдар жинағы, 25 қараша, 2022 жыл 435 i i i i n-1 i i одного текущего значения целевой функции модели к другой, что позволительно при моделировании процесса пассажирских перевозок. Известные направления моделирования имеют различные отправные точки, но объединяет их единый элемент, входящий в их основу, который выражается в связи с физической субстанцией природы процесса авиаперевозок. Вероятнее всего, достаточно продуктивным является утверждение, что идеальные перевозки приобретают приоритетное направление при мобилизации внешних потенций для достижения эффективности транспортировок. Вариативность и многомерность процесса пассажирских перевозок (воздушных сообщений) заставляет актуализировать внимание на создание приближенных, изменяющихся моделей авиационных транспортных систем. Из многообразия моделей возможна элиминация кибернетических, которые описываются дифференциальными уравнениями. Первичные требования к отбору статистического материала определяются характером решаемой задачи. Необходимо провести пассивный эксперимент, заключающийся в определении времени идентификации (распознавания) запрещенного предмета в совокупности с другими предметами в исследуемом двумерном информационном поле багажа. Информационная модель представляет собой организованное в соответствии с определенной компьютерной программой выдаваемое на средство отображения информации теневое рентгеновскоизображение содержимого исследуемого объекта. Для статистического ряда выборки можно определить числовые характеристики, которые позволяют решать задачи оценки вероятности для времени обнаружения запрещенных веществ. Такие характеристики будем называть выборочными, имея в виду их отношение к заданным выборкам. Выборочным средним называется среднее арифметическое всех значений выборки статистического ряда: – п Х В = x i n i i =1 (1) где n – число членов статистического ряда. Аналогичная запись для относительных частот p i : Х В = x i p i i =1 (2) Если в качестве выборки используется интервальный статистический ряд, то в качестве x i выбираются середины интервалов, а в качестве p i – соответствующие частоты. Выборочной дисперсией называется среднее арифметическое квадратов отклонений значений x i от выборочной средней x в . – п D В = ( x x B ) 2 n i =1 (3) Это выражение можно записать через относительные частоты: – п D В = ( x x B ) 2 p i =1 (4) Несмещенная оценка дисперсии (исправленная дисперсия)определяется поформуле п S = ( x x B ) 2 n i =1 Выборочное среднее квадратическое отклонение статистического ряда определяется аналогично значению из теории вероятностей: (5) п |