Треугольное распределение обеспечивает упрощенное представление распределения вероятностей, когда ограниченные выборочные данные доступны. Его параметры являются минимумом, максимумом и пиком данных. Распространенные приложения включают бизнес-и экономические симуляции, планирование управления проектами, моделирование природных явлений и аудио размывание.
Треугольное распределение использует следующие параметры.
| Параметр | Описание | Ограничения |
|---|---|---|
a | Нижний предел | |
b | Пиковое местоположение | |
c | Верхний предел |
Как правило, вы оцениваете параметры треугольного распределения, использующие субъективно рыночную стоимость на основе выборочных данных. Можно оценить параметры нижнего и верхнего предела a и c с помощью минимальных и максимальных значений выборочных данных, соответственно. Можно оценить пиковый параметр положения b с помощью демонстрационного среднего значения, медианы, режима или любой другой субъективно обоснованной оценки режима генеральной совокупности.
Функция плотности вероятности (PDF) треугольного распределения
Этот график показывает, как, изменяя значение параметров a, b, и c изменяет форму PDF.
% Create four distribution objects with different parameters pd1 = makedist('Triangular'); pd2 = makedist('Triangular','a',-1,'b',0,'c',1); pd3 = makedist('Triangular','a',-.5,'b',0,'c',1); pd4 = makedist('Triangular','a',0,'b',0,'c',1); % Compute the pdfs x = -2:.01:2; pdf1 = pdf(pd1,x); pdf2 = pdf(pd2,x); pdf3 = pdf(pd3,x); pdf4 = pdf(pd4,x); % Plot the pdfs figure; plot(x,pdf1,'r','LineWidth',2) hold on; plot(x,pdf2,'k:','LineWidth',2); plot(x,pdf3,'b-.','LineWidth',2); plot(x,pdf4,'g--','LineWidth',2); legend({'a = 0, b = 0.5, c = 1','a = -1, b = 0, c = 1',... 'a = -0.5, b = 0, c = 1','a = 0, b = 0, c = 1'},'Location','NW'); hold off;
Как расстояние между a и увеличениями c, плотностью в каком-то конкретном значении в рамках уменьшений контуров распределения. Поскольку функция плотности объединяется к 1, высота уменьшений графика PDF, когда его ширина увеличивается. Местоположение пикового параметра, который определяет b, скашивает ли PDF право или оставленный, или если это симметрично.
Кумулятивная функция распределения (cdf) треугольного распределения
Этот график показывает, как, изменяя значение параметров a, b, и c изменяет форму cdf.
% Create four distribution objects with different parameters pd1 = makedist('Triangular'); pd2 = makedist('Triangular','a',-1,'b',0,'c',1); pd3 = makedist('Triangular','a',-.5,'b',0,'c',1); pd4 = makedist('Triangular','a',0,'b',0,'c',1); % Compute the cdfs x = -1.2:.01:1.2; cdf1 = cdf(pd1,x); cdf2 = cdf(pd2,x); cdf3 = cdf(pd3,x); cdf4 = cdf(pd4,x); % Plot the cdfs figure; plot(x,cdf1,'r','LineWidth',2) xlim([-1.2 1.2]); ylim([0 1.1]);hold on; plot(x,cdf2,'k:','LineWidth',2); plot(x,cdf3,'b-.','LineWidth',2); plot(x,cdf4,'g--','LineWidth',2); legend({'a = 0, b = 0.5, c = 1','a = -1, b = 0, c = 1',... 'a = -0.5, b = 0, c = 1','a = 0, b = 0, c = 1'},'Location','NW'); hold off;
Среднее значение и отклонение треугольного распределения связаны с параметрами a, b и c.
Среднее значение
Отклонение
