Dreiecksverteilung: Unterschied zwischen den Versionen

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<math>m</math> beschreibt den prozentualen Abstand von <math>c</math> zu <math>a</math> bzgl. <math>b</math><br>
<math>m</math> beschreibt den prozentualen Abstand von <math>c</math> zu <math>a</math> bzgl. <math>b</math><br>
<math>1-m</math> beschreibt den prozentualen Abstand von <math>c</math> zu <math>b</math> bzgl. <math>a</math>
<math>1-m</math> beschreibt den prozentualen Abstand von <math>c</math> zu <math>b</math> bzgl. <math>a</math>
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Version vom 23. November 2007, 13:38 Uhr

Definition

Eine stetige Zufallsgröße $ X = D(a,b,c)\, $ heißt dreiecksverteilt, wenn ihre Verteilungsfunktion durch die Dichtefunktion

$ f_X(x) := \begin{cases} \frac{2(x-a)}{(b-a)(c-a)} & \mbox{wenn } a \le x \le c \\ \frac{2(b-x)}{(b-a)(b-c)} & \mbox{wenn } c < x \le b \\ 0 & \mbox{sonst } \end{cases} $

beschrieben werden kann.

$ a \in ]-\infty,\infty[ $, $ b \in ]a,\infty[ $ und $ c \in ]a,b[ $ heißen Parameter der Verteilung.

(vgl. Standard-Dreiecksverteilung)

Eigenschaften einer dreiecksverteilten Zufallsgröße

Parameter
(vgl. Parameter der
standardisierten
Dreiecksverteilung)
$ a \in ]-\infty,\infty[ $
$ b \in ]a,\infty[ $
$ c \in ]a,b[ $

$ d := b-a\! $
$ m := \frac{c-a}{d} \in ]0,1[,\,1-m=\frac{b-c}{d},\,c = a+md = b - (1-m)d $

$ m $ beschreibt den prozentualen Abstand von $ c $ zu $ a $ bzgl. $ b $

$ 1-m $ beschreibt den prozentualen Abstand von $ c $ zu $ b $ bzgl. $ a $
Dichtefunktion
$ f_X(x) := \begin{cases} \frac{2(x-a)}{d(c-a)} = \frac{2(x-a)}{md^2} & \mbox{wenn } a \le x \le c \\ \frac{2(b-x)}{d(b-c)} = \frac{2(b-x)}{(1-m)d^2} & \mbox{wenn } c < x \le b \\ 0 & \mbox{sonst } \end{cases} $
Stetigkeit
$ f_X(x) \mbox{ ist stetig auf }]-\infty,\infty[\! $
Träger
$ f_X(x) \ne 0 \Leftrightarrow x \in ]a,b[ \! $
Verteilungsfunktion
$ F_X(x) = \begin{cases} 0 & \mbox{wenn } x < a\\ 0+\frac{(x-a)^2}{d(c-a)} = 0+\frac{(x-a)^2}{md^2} & \mbox{wenn } a \le x \le c \\ 1-\frac{(b-x)^2}{d(b-c)} = 1-\frac{(b-x)^2}{(1-m)d^2} & \mbox{wenn } c < x \le b \\ 1 & \mbox{wenn } b < x \end{cases} $
Modus
$ \operatorname{md}_X = \{c\} = \{a+md\},\,f_X(c)=\frac{2}{d}\! $
Erwartungswert
$ \mu(X) = \frac{a+b+c}{3} = a+\frac{(1+m)d}{3} $
p-Quantil
$ F_X^{-1}(p) = \begin{cases} a+d\sqrt{mp} & \mbox{wenn } 0 \le p \le m \\ b-d\sqrt{(1-m)(1-p)} & \mbox{wenn } m < p \le 1 \end{cases} $
Median
$ F_X^{-1}(0,5) = \begin{cases} a+\frac{\sqrt{2d(c-a)}}{2} = a+d\frac{\sqrt{2m}}{2} & \mbox{wenn } 0{,}5 < m \mbox{ bzw. } \frac{b+a}{2} < c\\ a+\frac{d}{2} = b-\frac{d}{2} & \mbox{wenn } m = 0{,}5 \mbox{ bzw. } c = \frac{b+a}{2}\\ b-\frac{\sqrt{2d(b-c)}}{2} = b-d\frac{\sqrt{2(1-m)}}{2} & \mbox{wenn } m < 0{,}5 \mbox{ bzw. } c \le \frac{b+a}{2} \end{cases} $
Varianz
$ \operatorname{Var}(X) = \frac{a^2+b^2+c^2-ab-ac-bc}{18} = \frac{d^2(1-m+m^2)}{18} $
Standardabweichung
$ \sigma(X) = \frac{1}{6} \sqrt{2(a^2+b^2+c^2-ab-ac-bc)} = \frac{d}{6} \sqrt{2(1-m+m^2)} $

Quellen


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