Page 207 - 4196
P. 207

5.8.3 Приклади оцінки щільності і функції
                          розподілу випадкових процесів

                 Приклад  5.5  Оцінка  одновимірного  розподілу  ви-
           падкового процесу.
                 Нехай геофізичний випадковий процес   tx    заданий
           дискретно значеннями  x   1 ,  x 2 ,..., x . Для оцінки щільно-
                                               n
           сті:
                 1 Область зміни значень  x  max    x min   процесу  ді-
           лимо на  N  рівних інтервалів (розрядів).
                 2 Підраховуємо  n  (частоту значень  x , які потра-
                                    i
           пили в  i -й інтервал). В результаті отримаємо згрупова-
           ний  статистичний  ряд  (x   -  середини  інтервалів,  x   -
                                      i
           ширина інтервалу).
                 3    Будуємо      гістограму     відносних     частот
            n i    N                               €
                  nn  i   , яка є оцінкою щільності  xf   t .
               
                         
            n      i 1  
                 Іншою оцінкою щільності є полігон відносних час-
           тот – ламана лінія, яка проходить через точки  ,x i  n i   n .
                 Для побудови емпіричної функції розподілу проце-
           су   tx  :
                 1  Ранжуванням  утворюємо  варіаційний  ряд  (запис
           значень x  по зростанню):
                      i
                                 1   2        n
                               x     x    ...   x  .

                 2  Кожному  значенню  варіаційного  ряду  надається
                              1
           відносна частота     . Якщо отримане значення повторю-
                              n
           ється  n  разів, то відносною частотою буде  n  i  n .
                   i
                 3 Емпіричною функцією розподілу буде величина
                                         1
                                              n ,
                                 F n    x   i
                                         n  x i x
           тобто функція накопичених відносних частот.
                                       207
   202   203   204   205   206   207   208   209   210   211   212