Программа распределения Пуассона

SUBROUTINE POISSN (LAMBDA, X)

1. X = 0.0
2. A = EXP (-LAMBADA)
3. S = 1.0
4. CALL RANDU (IX, IY, RN)
5. S=SRN
6. IF(S - A)9, 7, 7
7. X = X + 1.0
8. GO TO 4
9. RETURN
10. END

Вызов программы – CALL POISSN (LAMBDA, X)

ПРИЛОЖЕНИЕ П.2

Распределение - Пирсона (Xи - квадрат)

Критерий - Пирсона применяется для проверки согласия между теоретическим и эмпирическим распределениями исследуемой случайной величины. На приведенном ниже рисунке показано распределение этой статистики, связывающей координаты с уровнем значимости (заштрихованная часть графика). В практических расчетах обычно принимается = 0.05 ( 5% уровень значимости). Величина определяется по формуле

, (П2.1)

где n_i - количество реализаций случайной величины, попавших в i-й интервал, - теоретические вероятность, вычисленные на основе теоретического распределения, N- общее количество реализаций, к – число интервалов. Для применения этого критерия вычисляется вероятность

(П2.2)

- функция распределения, значения которой табулированы, - гамма функция, t - значение случайной величины , = (k – l) - 1- число степеней свободы , l - количество параметров распределения.

Рис. П1. Распределение - Пирсона.

Табличные значения соответствуют двум параметрам: уровню значимости и числу степеней свободы . Эти значения статистики для =0.05 и приведены в таблице.

Таблица значений «Xи – квадрат»

	3.841	5.991	7.815	9.488	11.070	12.592	14.067	15.507

Картина на Рис.П1 и данные таблицы означают, например, что для =15 площадь справа от величины составляет = 0.95, а для величины = 0.1 и т.д.

Ели расчетная величина (П2-1) удовлетворяет условию , т.е. , то считается, что гипотеза Но о виде распределения не опровергается результатами эксперимента (моделирования). В противном случае делается суждение в пользу обратной гипотезы Н₁

ПРИЛОЖЕНИЕ П.3