000 08605nla2a2200589 4500
001 268107
005 20231029214851.0
035 _a(RuTPU)RU\TPU\book\291234
090 _a268107
100 _a20140827d2014 k y0rusy50 ca
101 0 _arus
102 _aRU
135 _adrnn ---uucaa
181 0 _ai
182 0 _ab
200 1 _aМодернизация распределений орда для аппроксимации двухсторонних дискретных распределений экспериментальных данных
_bЭлектронный ресурс
_fИ. Г. Карпов, А. Н. Грибков
203 _aТекст
_cэлектронный
215 _a1 файл (169 Kb)
230 _aЭлектронные текстовые данные (1 файл : 169 Kb)
300 _aЗаглавие с титульного листа
300 _aЭлектронная версия печатной публикации
320 _a[Библиогр.: с. 20 (21 назв.)]
330 _aАктуальность работы обусловлена необходимостью повышения точности и упрощения процедуры аппроксимации двухсторонних дискретных законов распределения экспериментальных данных. Дискретные законы распределения находят широкое практическое применение в качестве вероятностных моделей флуктуаций сигналов при решении задач синтеза оптимальных методов приема и обработки информации в оптической локации и связи. При этом зачастую возникает необходимость применения обобщенного дискретного закона распределения, поскольку каждый из известных законов распределения в отдельности может не позволить добиться необходимой степени обобщения данных по флуктуациям оптических сигналов. Цель работы: модернизация разностного уравнения Орда и получение на основе его решения обобщенного закона распределения двухсторонней дискретной случайной величины, а также разработка метода идентификации основных видов дискретных законов распределения, применяемых на практике. Методы исследования: расчеты с использованием методов теории вероятностей и математической статистики, а также программного продукта MathCAD; методы интегрального и дифференциального исчисления. Результаты: Произведена модернизация разностного уравнения Орда, и получено его решение в виде обобщенного распределения вероятностей. Показано, что частными случаями полученного распределения являются известные дискретные законы распределения, такие как равномерный, биномиальный, Пуассона, отрицательный биномиальный, гипергеометрический, отрицательный гипергеометрический. Приведена диаграмма двухсторонних законов распределения дискретной случайной величины, где показаны области существования указанных выше дискретных законов распределения. Рассмотрены числовые характеристики полученного обобщенного распределения, а также на его основе разработан метод идентификации основных видов дискретных законов распределения, применяемых на практике.
330 _aThe urgency of considered issue is caused by the need to improve the accuracy and to simplify the approximation of experimental discrete data laws for bilateral distribution. Discrete distribution laws have wide practical application of probabilistic models as signal fluctuations in solving the synthesis of optimal methods for receiving and processing information in optical radar and communications. It is often necessary to use a generalized discrete distribution law, as each of the known laws of distribution alone can not achieve the necessary degree of integration of data with respect to fluctuations of optical signals. The main aim of the study: modernization of the Ord difference equation and getting on basis of its solving the distribution law for generalized two-way discrete random variable, and development of the method for identifying the main types of discrete distribution laws applied in practice. The methods used in the study: calculations using methods of the probability theory and statistics, as well as the software MathCAD; methods of integral and differential calculus. The results: The authors have modernized the Ord difference equation and have received its solution in the form of generalized probability distribution. It was shown that the known discrete distribution laws, such as uniform, binomial, Poisson, negative binomial, hyper-geometric, negative hypergeometricparticular are the particular cases of the obtained distribution. The paper introduces the diagram of the bilateral distribution laws of discrete random variable, which shows the existence areas of the above discrete distribution laws. The authors considered numerical characteristics of the generalized distribution and on its basis developed the method of identifying the main types of discrete distribution laws applied in practice.
337 _aAdobe Reader
453 _tModernization of Ord distribution for approximation of the bilateral discrete distributions of experimental data
_otranslation from Russian
_fI. G. Karpov, A. N. Gribkov
_cTomsk
_nTPU Press
_d2014
_d2014
_aKarpov, Ivan
453 _tBulletin of the Tomsk Polytechnic University
453 _tVol. 325, № 2 : Mathematics, Physics and Mechanics
461 1 _0(RuTPU)RU\TPU\book\176237
_tИзвестия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]
_fТомский политехнический университет (ТПУ)
_d2000-
463 1 _0(RuTPU)RU\TPU\book\291200
_x1684-8519
_tТ. 325, № 2 : Математика, физика и механика
_v[С. 15-21]
_d2014
_p166 с.
610 1 _aэлектронный ресурс
610 1 _aраспределение Орда
610 1 _aдискретный закон распределения
610 1 _aзаконы
610 1 _aраспределение
610 1 _aаппроксимация
610 1 _aплотность
610 1 _aплотность распределения
610 1 _aвероятность
610 1 _aдискретные случайные величины
610 _aOrd distribution
610 _adiscrete distribution law
610 _aapproximation of distribution laws
610 _adensity of probabilities distribution
610 _adiscrete random variable
700 1 _aКарпов
_bИ. Г.
_gИван Георгиевич
_6z01712
701 1 _aГрибков
_bА. Н.
_gАлексей Николаеви
_6z02712
712 0 2 _aТамбовский государственный технический университет (ТГТУ)
_2stltpush
_3(RuTPU)RU\TPU\col\17153
_6z01700
712 0 2 _aТамбовский государственный технический университет (ТГТУ)
_2stltpush
_3(RuTPU)RU\TPU\col\17153
_6z02701
801 2 _aRU
_b63413507
_c20190517
_gPSBO
856 4 _uhttp://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/5310/1/bulletin_tpu-2014-325-2-02.pdf
942 _cCF