Алгоритм для решения задачи

Цикл по глубинам в файле с временными рядами

После найденных сумм по временным рядам, необходимо решить систему из двух нелинейных уравнений с заданными начальными значениями и интервалом варьирования для и для

Код программы:

1. ttt = Import["C:\Users\Нафиса\Documents\MATLAB\near_count.las", "Table"];

2. i = 1;

3. counts = Dimensions[ttt];

4. n = counts[[1]];

5. m = counts[[2]];

6. sum4 = Sum[Exp[-a ttt[[i]]], {i, n}];

7. sum3 = Sum[ttt[[i]] Exp[-a ttt[[i]]], {i, n}];

8. sum34 = sum3/sum4;

9. j = 1;

10. Do[

11. flogf = ttt[[i]];

12. sum1 = Sum[ttt[[i, j]] flogf[[j]]/(1 + f Exp[a ttt[[i]]]), {j, m}];

13. sum2 = Sum[flogf[[j]]/(1 + f Exp[a ttt[[i, j]]]), {j, m}];

14. sum5 = Sum[flogf[[j]] Exp[a ttt[[i, j]]]/(1 + f Exp[a ttt[[i, j]]]), {j, m}]

15., {i, 1, n, 1}];

16. Extract[FindRoot[{{sum1/sum2 == sum34}, {sum4/n == sum2/sum5}}, {{a, 0.1, 0.001, 1}, {f, 0.01, 0.000001, 1}}, MaxIterations -> 100]];

17. print[a];

18. print[f];

Заключение

Среди математических дисциплин теория вероятностей и математическая статистика занимают особое место. С одной стороны, благодаря достижениям ряда математиков, в том числе Бореля, Лебега, Бернштейна и Колмогорова, теория вероятностей относится к так называемой чистой математике. С другой стороны, благодаря интенсивному использованию теории вероятностей и математической статистики в приложениях эти дисциплины принадлежат к области прикладной математики. Широкое применение теории вероятностей и особенно математической статистики приводит к вопросу о том, оказывается ли эффективным использование вероятностных подходов при решении проблем, возникающих в практике научных исследований, или оно является лишь свидетельством моды на математизацию.

Кроме медицины и биологии наименее обоснованной областью применения математической статистики является область стандартизации. Многие ГОСТы в технике, разработанные с использованием статистических методов, содержат грубые ошибки. Несмотря на острую и справедливую критику, эти ГОСТы остаются без изменений.

Список литературы

1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. − 2003.

2. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей: Учебник. 7-е изд., исправл. – М.: Эдиториал УРСС, 2001.

3. Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика: Учеб. Пособие для вузов. – М.: Высш. шк., 1999.

4. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. – М.: Наука, 1990.

5. Крамер Г. Математические методы статистики. – М.: Мир, 1975.

6. Орлов А.И. Прикладная статистика. − М.: Экзамен, 2004.

7. Рао С.Р. Линейные статистические методы и их применения. – М.: Наука, 1997.

8. Волковец А.И. Теория вероятностей и математическая статистика: конспект лекций. − 2003.

9. Пучков Н.П., Ткач Л.И. Математика случайного. Методические рекомендации. – Тамбов: Издательство ТГТУ, 2005.