04E 输入数据模型举例A

输入数据模型举例A系统仿真概述离散事件系统仿真基础随机观测模拟输入数据建模仿真算法设计仿真结果分析一、离散分布假设二、参数估计三、拟合检验（卡方）四、总结本节内容（例）观测在7:00am-7:05am时间段内到达某十字路口西北拐角的车辆数目。每周观测5天，连续观测20周，在5分钟内到达的车辆数目列于下表。观测到的车辆数目观测值出现频数观测到的车辆数观测值出现频数观测到的车辆数观测值出现频数0124108511058932196710331775111一、离散分布假设线图法求解假设观察数据为：xl，x2，…，xn，共n个，本例中n=100；（1）将所有观测值按递增顺序排列，设共有m个取值（m≤n），分别为：x(1),x(2),…,x(m)，本例中m=12；（2）x(i)的数据个数占整个观测数据个数的比例数为hi；一、离散分布假设在5分种内到达拐角的车辆数目观测值观测到的车辆数目观测值出现频数hi观测到的车辆数观测值出现频数hi0120.12670.071100.10750.052190.19850.053170.17930.034100.101030.03580.081110.01一、离散分布假设线图法求解（3）以x(i)作为自变量，以hi的值为函数值，即：hi=f(x(i)),i=1,2,…,m；（4）由函数值hi向相应的自变量x(i)做垂线所得的图形称为线图；（5）与假设的理论分布的概率质量函数比较，确定随机变量的分布。一、离散分布假设线图法求解车辆数目0.10.2hi到达拐角车辆数目的线图，形如泊松分布一、离散分布假设线图法求解统计变量含义函数样本统计值含义均值随机变量趋向性的指标方差随机变量分散性的指标偏移度随机变量对称性的指标二、参数估计点估计点估计理论分布的参数估计分布类型参数参数估计值泊松分布指数分布（0，b）均匀分布正态分布二、参数估计二、参数估计点估计

二、参数估计点估计

三、拟合度检验（卡方）

三、拟合度检验（卡方）

三、拟合度检验（卡方）并不要求k个相邻区间的宽度都相等。对于离散型随机变量，区间的数量由观测样本的取值数目确定；对于连续随机变量，区间数量采用下表中的推荐值。连续随机变量的区间数目推荐值样本总数n区间数目k20不使用卡方分布505至1010010至20>100三、拟合度检验（卡方）

三、拟合度检验（卡方）

（1）按照泊松分布的概率质量函数计算出的整数x取值0~11时的概率质量如下表。P(0)=0.026P(4)=0.192P(8)=0.020P(1)=0.096P(5)=0.140P(9)=0.008P(2)=0.174P(6)=0.085P(10)=0.003P(3)=0.211P(7)=0.044P(11)=0.001三、拟合度检验（卡方）（2）检测统计量的计算过程Xi观测到的数目预计的数目npi0,12212.27.8721917.40.1531721.10.841019.24.415814.02.57678.50.267,8,9,10,11177.611.62

2三、拟合度检验（卡方）

三、拟合度检验（卡方）三、拟合度检验（卡方）分布假设输入数据模型举例A参数估计查表关键值点估计算概率质量拟合度检验卡方检验矩估计法四、总结列表统计量计算卡方值比对得结论线图法定函数算比例画线图理取值定类型比对包络线：形相似极大似然估计离散型离散型（1）复习本节知识，将顾客到达时间间