Здравствуйте,

Есть такая задача: 
Имеются данные о количестве испортившихся за год единиц продуктов (допустим это будут огурцы, помидоры и лук), как то - 100 помидоров, 200 огурцов, 300 луковиц.
На основании имеющихся данных требуется произвести симуляцию наступающего года с точностью до дня (например: день 1 - испортилось 2 помидора, 0 огурцов, 1 луковица; ... ; день 365 - ...).
Количество имеющихся продуктов неизвестно.

В общем представляю это себе так (для помидора  ) - берется вероятность того, что в какой-то день испортится помидор (20/73) и во время симуляции каждый день Н раз бросается рандом(0-1) (испортился - не испортился).
Вопрос в том, какой надо взять/брать Н (Можем предполагать, что общее количество продуктов останется примерно таким же, как и в прошлый год). Может подойдет что-нибудь из раздела мат. статистики?

Заранне извиняюсь, если неправильно выбрал тему для поста.

Я не вкурил вы Н опредили?

задача и состоит в том, чтобы подобрать Н

Мы подберем Н, только определите его?

Н это что ваш рост? Энтроия вселенной или как?

извините, если непонятно написал.
Симулируя один день мы Н раз вызываем рандом для каждого продукта, чтобы проверить испортился он или нет( т.е. за день может испортиться Н помидоров или меньше). 

Случайным образом испортился-не испортился можно рассчитать атомную бомбу, но не овощебазу, поскольку это атомы разлагаются случайно, а не огурцы. В первый день все огурцы будут годными сколько бы раз вы кости ни бросали, а через год все сдохнут. Поэтому:

• Если овощи - просто неудачный пример, а процесс действительно статистический - берите любой учебник младших классов по ядерной физике, считайте период полураспада (об этом там сразу на первой странице) и при достаточном количестве "помидоров" получаете абсолютно точный рассчет.
• Если действительно овощи - надо копать биологию. Там тоже должны быть какие-то законы развития гнилостных бактерий, плесени и т.п. но задача уже гораздо сложнее. ИМХО в этом случае кости помогут только при определении начального состояния огурцов, а разлагаться они будут по законам биологии, а не статистики.

Мда... Спасибо, конечно, за ответ, вот только не надо так серьезно задачу рассматривать  - это только модель (абстрагируйтесь от свойств помидора и овощей в целом  ). Тут в основном моя ошибка - надо было однозначно условие написать.

В общем случае: 
За К дней событие А произошло Л раз (т.е. для одного дня Р(А) = Л/К, Р(не А) = 1 - Л/К, насколько я понимаю). Требуется произвести симуляцию К дней для события А, причем не только указать, сколько раз А произошло за К дней, но и сколько раз оно произошло за каждый день симуляции (если произошло).



если честно, не очень понимаю как тут можно применить ядерную физику

Дело в том, что распад радиоактивного материала это чисто статистический процесс. Например, если есть N атомов нестабильного изотопа, то невозможно сказать когда распадется конкретный атом (эта непредсказуемость - один из фундаментальных законов ядерного распада), но с абсолютной точностью можно сказать, что за время полураспада (характеристическая величина для данного изотопа) распадется половина всех атомов N/2. Для того, чтобы это выполнялось, атомов, естественно, должно быть достаточно много.

Более того - самораспад атомов иногда даже берется за эталон случайных процессов.

Поэтому я и говорю - если у Вас 

• событие происходит случайным образом 
• можно задать вероятность этого события в течении какого-то промежутка времени
• объект, с которым это событие произошло, из игры выбывает

то это должно описываться теми же уравнениями, что и атомный распад

Спасибо за ответ, но он не совсем верный )
Поймал я тут одного разбирающегося человека, так он мне набросал способ решения - осталось понять до конца.

Значит так:
Если за период N испортилось K элементов, то случайная величина Еt (кол-во испортившихся элементов) ~ Р(аt), где а = K/N (Р(аt) - закон Пуассона).
Дальше немного запутался - случ. величина U ~ Е(а) (Е(а) - экспонентный закон). Ф-ия распределения F(U) = 1 - е^(-а * t) (Рассматриваем только первую четверть: оси -  y=a, x=t).
Во время симуляции на оси a кидаем рандом (0;1) (0 <= F(U) < 1) и определяем t. В этот t и испортился один из элементов. Кидаем, как я понял, N раз.

Из всего этого я не очень понял, как перешли на случ. величину U и как именно определяется параметр t (грубо говоря - что это такое).

все, разобрался

Это только при условии равномерности распределения вероятности события (в данном случае порчи огурца). Однако в большинстве преальных случаев для макрообъектов о линейности можно даже не мечтать.