Файл: Вдовин Суркова Валентинов Теория систем и системный анализ.pdf

474

475

ɧɟ

 ɩɪɨɢɡɨɲɥɨ

Рис. 3.29. 

Лист Excel с подготовленной таблицей

Рис. 3.30. Программный код моделирования случайного события

Пример. Разработать имитационную статистическую мо-

дель для моделирования полной группы несовместных собы-
тий. Априорные вероятности появления событий приведены в 
табл. 3.20. Оценить точность и надежность моделирования.

Таблица 3.20

События 

1

2

3

4

5

Априорные 
вероятности

0,2

0,3

0,2

0,25

0,05

Разработка имитационной модели
1. Подготавливается таблица на листе “Excel” (рис. 3.31).
2. В Visual Basic (VBA) разрабатывается программа для 

моделирования случайного события.

3. Для кнопки “Выполнить моделирование” назначается 

макрос ПГРСОБ() (рис. 3.32)

4. Для различных исходных данных выполняется модели-

рование полной группы несовместных событий, оценивается 
точность моделирования для различного числа реализаций.

476

477

ɧɟ ɩɪɨɢɡɨɲɥɨ 

Рис. 3.31. Лист Excel с подготовленной таблицей

Рис. 3.32. Программный код моделирования полной группы

 несовместных событий

476

477

ɧɟ ɩɪɨɢɡɨɲɥɨ 

Рис. 3.31. Лист Excel с подготовленной таблицей

Рис. 3.32. Программный код моделирования полной группы

 несовместных событий

478

479

Моделирование случайной величины прерывного типа
Задача по моделированию случайной величины прерывного 

типа может быть сформулирована следующим образом. Изве-
стен ряд распределения случайной величины, т. е. возможные ее 
значения и вероятности этих значений. Моделируя случайную 
величину, необходимо определить, какое значение приняла она 
в результате опыта. Процесс моделирования случайной величи-
ны прерывного типа аналогичен моделированию полной группы 
несовместимых событий и включает:

•деление интервала от 0 до 1 на участки, соответствующие 

возможным значениям случайной величины. Протяженность 
участка равна вероятности того, что случайная величина при-
мет определенное, соответствующее данному участку, значение;

•получение случайного числа;

•вывод о том, что случайная величина в результате мо-

делирования примет значение того участка, на которое попало 
случайное число.

Пример.  Разработать имитационную статистическую мо-

дель для моделирования системы случайных величин дискрет-
ного типа. Ряд распределения случайных величин приведен в 
табл. 3.21. Оценить точность и надежность моделирования.

Таблица 3.21

Значение случайной величины

1

2

3

4

5

Значение дифференциальной функции

0,1

0,2

0,4

0,2

0,1

Разработка имитационной модели
1. Подготавливается таблица на листе “Excel” (рис. 3.33).
2. В Visual Basic (VBA) разрабатывается программа для 

моделирования случайного события.

3. Для кнопки “Выполнить моделирование” назначается 

макрос ДискрТИП() (рис. 3.34).

4. Для различных исходных данных выполняется моде-

лирование случайных величин дискретного типа, оценивается 
точность моделирования для различного числа реализаций.

,

,

Рис. 3.33. 

Лист Excel с подготовленной таблицей

478

479

Моделирование случайной величины прерывного типа

Задача по моделированию случайной величины прерывного

типа может быть сформулирована следующим образом. Изве-

стен ряд распределения случайной величины, т. е. возможные ее

значения и вероятности этих значений. Моделируя случайную 

величину, необходимо определить, 

какое значение приняла она 

в результате опыта

. Процесс моделирования случайной величи-

ны прерывного типа аналогичен моделированию полной группы 

несовместимых событий и включает:

•

деление интервала от 0 до 1 на участки, соответствующие 

возможным значениям случайной величины. Протяженность

участка равна вероятности того, что случайная величина при-

мет определенное, соответствующее данному участку, значение;

•

получение случайного числа;

•

вывод о том, что случайная величина в результате мо-

делирования примет значение того участка, на которое попало 

случайное число.

Пример. 

Разработать имитационную статистическую мо-

дель для моделирования системы случайных величин дискрет-

ного типа. Ряд распределения случайных величин приведен в 

табл. 3.21. Оценить точность и надежность моделирования.

Таблица 3.21

Значение случайной величины

12

3

4

5

Значение дифференциальной функции

0,1

0,2

0,4

0,2

0,1

Разработка имитационной модели

1. Подготавливается таблица на листе “Excel” (рис. 3.33).

2. В Visual Basic (VBA) разрабатывается программа для

моделирования случайного события.

3. Для кнопки “Выполнить моделирование” назначается

макрос ДискрТИП() (рис. 3.34).

4. Для различных исходных данных выполняется моде-

лирование случайных величин дискретного типа, оценивается 

точность моделирования для различного числа реализаций.

,

,

Рис. 3.33. Лист Excel с подготовленной таблицей