Иллюстрированный самоучитель по MathCAD 11

Случайные процессы

К случайным процессам, сгенерированным таким способом, как и к данным эксперимента, применяются любые статистические методы обработки, например корреляционный или спектральный анализ. Приведем в качестве примера листинг 14.20, показывающий, как организовать расчет корреляционной функции случайного процесса.

Листинг 14.20. Дискретизация случайного процесса и вычисление корреляционной функции (продолжение листинга 14.19):

Иллюстрированный самоучитель по MathCAD 11 › Математическая статистика › Случайные процессы

Дискретизация интервала (0,Tmax) для случайного процесса A(t) произведена с различным элементарным интервалом А (первая строка листинга). В зависимости от значения А, получается различный объем п выборки случайных чисел YL являющихся значениями случайной функции A(t) в точках дискретизации. В последних четырех строках определяются различные характеристики случайной величины Y, являющиеся, по сути, характеристиками случайного процесса A(t). График рассчитанной в 2 M+1 точках корреляционной функции R(j) показан на рис. 14.15.

Внимательному читателю предлагается самостоятельно ответить на вопрос: почему при таком расчете корреляционной функции ее значение R(0) не равно 1, как должно быть по определению?

Иллюстрированный самоучитель по MathCAD 11 › Математическая статистика › Случайные процессы
Рис. 14.15. Корреляционная функция (листинги 14.19-14.20)

Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.