) 2,87( ) 1,5 n x i y1 2 6 6164,8 y1 t kr s 2y1 0,13 2,78 1,5 0,13 3,5 X Y 5,1 25,2 5,1 x max y 6 3,3 48,8 3,3 Osa D. Juhuslike suuruste modelleerimine 11. Modelleerida Monte-Carlo meetodiga 5 juhuslikku arvu võttes mudeliks p.6.3 leitud normaaljaotuse tihedusfunkstsioon f(x). Asetada modelleeritud arvud tihedusfunktsiooni graafikule F ( x) ri ri arv juhuslike arvude tabelist b F ( x ) f ( x)dx ri a 6.3 leitud tihedusfunktsioon f(x) p.6.3 leitud normaaljaotus Arv 1 r i 4,97 xCN ri 6 5,78 6 1,03 X i S c xCN X 27,7 (0,22) 52,12 23,61 Tabel 8
40 30 30 20 20 10 10 1 0 0 20 40 60 80 100 120 -10 katsepunktid Linear (katsepunktid) Osa D Juhuslike suuruste modelleerimine 11. Modelleerida Monte-Carlo meetodiga 5 juhuslikku arvu võttes mudeliks p.6.3 leitud normaaljaotuse tihedusfunkstsioon f(x). Asetada modelleeritud arvud tihedusfunktsiooni graafikule
annaabi.ee 
