Совет 1: Как определить закон распределения

Нормальному закону распределения отводится весомая роль в теории вероятности. Это связано в первую очередь с тем, что действие данного закона проявляется во всех случаях, когда случайная величина является результатом действия различных необъяснимых факторов.
Вам понадобится
  • - математический справочник;
  • - простой карандаш;
  • - тетрадь;
  • - ручка.
Инструкция
1
Графиком плотности нормального распределения называют нормальную кривую или кривую Гаусса. Обратите внимание на особенности, присущие нормальной кривой. Прежде всего ее функция определена на всей числовой прямой. Кроме того, при любых значения х функция данной кривой будет всегда положительной. Анализируя нормальную кривую, вы столкнетесь с тем, что ось ОХ будет для этого графика горизонтальной асимптотой (это объясняется тем, что при возрастании величины аргумента х уменьшается значение функции - оно стремится к нулю).
2
Найдите экстремум функции. Ввиду того, что при y’>0 x меньше m, а при y’
3
Чтобы найти точку перегиба графика нормальной кривой, определите вторую производную функции плотности. В точках x=m+s и x=m-s вторая производная будет равна нулю, а после перехода через данные точки ее знак будет изменен на противоположный.
4
Параметры и выражения нормального закона распределения представлены математическим ожиданием и среднеквадратичным отклонением случайной величины. Принимая во внимание эти данные, функция нормальной кривой определяется так, как показано на изображении.Ввиду этого, дисперсия и математическое ожидание характеризуют распределяемую случайную величину. Однако когда характер закона распределения не до конца понятен или неизвестен, для анализа данной функции дисперсии и математического ожидания будет недостаточно.

Совет 2: Как определить частоту сигнала

Известно большое число измерителей частоты, в том числе и электромагнитных колебаний. Тем не менее, вопрос поставлен, и это означает, что читателя больше интересует принцип, положенный в основу, например, радиоизмерений. Ответ базируется на статистической теории радиотехнических устройств и посвящен оптимальному измерению частоты радиоимпульса.
Инструкция
1
Для получения алгоритма функционирования оптимальных измерителей, прежде всего, необходимо выбрать критерий оптимальности. Любое измерение случайно. Полное вероятностное описание случайной величины дает такой ее закон распределения, как плотность вероятности. В данном случае это апостериорная плотность, то есть такая, которая становится известной после измерения (опыта). В рассматриваемой задаче измерению подлежит частота - один из параметров радиоимпульса. Кроме того, в силу имеющейся случайности, речь может идти только о приблизительном значении параметра, то есть о его оценке.
2
В рассматриваемом случае (когда не проводится повторное измерение) рекомендуется использовать оценку, оптимальную по методу апостериорной плотности вероятности. Фактически это мода (Мо). Пусть на приемную сторону пришла реализация вида y(t)=Acosωt+n(t), где n(t) гауссовский белый шум с нулевым средним и известными характеристиками; Acosωt – радиоимпульс с постоянной амплитудой А, длительностью τ и нулевой начальной фазой. Для выяснения структуры апостериорного распределения используйте байесовский подход к решению задачи. Рассмотрите совместную плотность вероятности ξ(у,ω)=ξ(у)ξ(ω|y)=ξ(ω)ξ(y|ω). Тогда апостериорная плотность вероятности частоты ξ(ω|y)=(1/ξ(у))ξ(ω)ξ(y|ω). Здесь ξ(у) не зависит от ω явно и, поэтому априорная плотность ξ(ω) в пределах апостериорной будет практически равномерна. Нам следует следить за максимумом распределения. Значит ξ(ω|y)=kξ(y|ω).
3
Условная плотность вероятности ξ(y|ω) - распределение значений принятого сигнала, при условии, что частота радиоимпульса приняла конкретное значение, то есть прямая зависимость отсутствует и это целое семейство распределений. Тем не менее, такое распределение, называемое функцией правдоподобия, показывает - какие значения частоты наиболее правдоподобны, при фиксированном значении принятой реализации у. Кстати, это и не функция вовсе, а функционал, так как переменная целая кривая y(t).
4
Далее все просто. Имеющееся распределение гауссовское (так как использована модель гауссовского белого шума). Среднее значение (или математическое ожидание) М[y|ω] = Acosωt=Mo[ω]. Прочие параметры распределения Гаусса отнесите к постоянной С, и вспомните, что присутствующая в формуле этого распределения экспонента монотонна (значит ее максимум совпадет с максимумом показателя экспоненты). Кроме того частота – не энергетический параметр, а энергия сигнала является интегралом его квадрата. Поэтому вместо полного показателя экспоненты функционала правдоподобия, включающего -С1∫[0,τ][(y-Acosωt)^2] dt (интеграл от 0 до τ) остается анализ на максимум взаимно корреляционного интеграла η(ω). Его запись и соответствующая структурная схема измерения приведены на рисунке 1, где показан результат при некоторой частоте опорного сигнала ωi.
Как определить <b>частоту</b> <strong>сигнала</strong>
5
Для окончательного построения измерителя следует выяснить, какая точность (погрешность) вас устроит. Далее разбейте весь диапазон предполагаемых результатов на сопоставимое число отдельных частот ωi и используйте для измерений многоканальную схему, где выбор ответа обуславливает сигнал с максимальным выходным напряжением. Такая схема представлена на рисунке 2. Каждая отдельная «линейка» на ней соответствует рис. 1.
Как определить <b>частоту</b> <strong>сигнала</strong>
Источники:
  • Тихонов В.И., Бакаев Ю.Н. Статистическая теория радиотехнических устройств. М.: ВВИА им проф. Н.Е. Жуковского, 1979.

Совет 3: Как определить размер дивидендов

После уплаты налогов в бюджет образовавшийся доход компании может быть направлен на расширение деятельности и на выплату дивидендов. Последние представляют собой часть от прибыли предприятия, которая выплачиваются по решению общего собрания на эмитированные акции, а их размер определяется в зависимости от итогов работы и политики компании.
Инструкция
1
Производить выплату дивидендов могут лишь компании, обладающие хорошими физическими показателями. В связи с этим необходимо перед определением размера дивидендов провести проверку выполнения условий законодательства РФ в отношении бухгалтерской отчетности на определенный период.
2
Определите размер чистой прибыли предприятия по итогам года или величину нераспределенной прибыли прошлых лет, руководствуясь для акционерных обществ п.2 ст.42 Федерального закона №208-ФЗ от 26 декабря 1995 года. Если предприятие является обществом с ограниченной ответственностью, то необходимо обратиться к п.1 ст.28 Федерального закона №14-ФЗ от 08 февраля 1998 года. В соответствии со ст. 43 Закона №208-ФЗ и ст. 29 Закона №14-ФЗ для того, чтобы принять решение о распределении чистого дохода и выплате дивидендов, предприятие должно обладать полностью оплаченным уставным капиталом, величина которого меньше чистых активов организации. Это необходимо для того, чтобы выплата дивидендов не привела к банкротству. Данные для определения чистых активов берутся из бухгалтерского баланса. Они равны сумме активов в строке 300 и доходов будущих периодов в строке 640, из которых вычитаются обязательства предприятия, указанные в строках 590 и 690.
3
Организуйте общее собрание акционеров компании, на котором принимается решение о величине чистой прибыли, направленной на выплату дивидендов в установленном порядке и сроках.
4
Распределите величину чистой прибыли между акционерами. Размер дивидендов для каждого участника организации определяется на основании уставных документов, в котором указывается количество акций, на которые разделен уставной капитал.
5
Далее величину чистой прибыли разделите на количество акций, таким образом, определив стоимость одной акции. Размер дивидендов определяется для каждого акционера в зависимости от его доли в уставном капитале компании.
Видео по теме
Источники:
  • определить размер дивиденда
Видео по теме
Обратите внимание
Определение закона распределения начинается с классифицирования анализируемых непрерывных случайностей: уделите этому процессу особенное внимание.
Полезный совет
Если а=0 и s=1, то анализируемая кривая называется нормированной.
Источники:
  • Нормальный закон распределения
Поиск
Совет полезен?
Добавить комментарий к статье
Осталось символов: 500