Standard-Dreiecksverteilung: Unterschied zwischen den Versionen

aus GlossarWiki, der Glossar-Datenbank der Fachhochschule Augsburg
Kowa (Diskussion | Beiträge)
Keine Bearbeitungszusammenfassung
Kowa (Diskussion | Beiträge)
Keine Bearbeitungszusammenfassung
Zeile 10: Zeile 10:
   cdf_image  =|
   cdf_image  =|


   parameters =<math>c \in ]0,1[</math>|
   parameters =<math>m \in ]0,1[</math>|
   proof_parameters =|
   proof_parameters =|


Zeile 16: Zeile 16:
                 f_X(x) :=
                 f_X(x) :=
                   \begin{cases}  
                   \begin{cases}  
                     2\frac{x}{c},    & \mbox{wenn } 0 \le x \le c \\  
                     2\frac{x}{m},    & \mbox{wenn } 0 \le x \le m \\  
                     2\frac{1-x}{1-c} & \mbox{wenn } c < x \le 1 \\
                     2\frac{1-x}{1-m} & \mbox{wenn } m < x \le 1 \\
                     0,              & \mbox{sonst }
                     0,              & \mbox{sonst }
                   \end{cases}                 
                   \end{cases}                 
Zeile 33: Zeile 33:
                   \begin{cases}  
                   \begin{cases}  
                     0,                    & \mbox{wenn } x < 1\\
                     0,                    & \mbox{wenn } x < 1\\
                     0+\frac{x^2}{c}      & \mbox{wenn } 1 \le x \le c \\  
                     0+\frac{x^2}{m}      & \mbox{wenn } 1 \le x \le m \\  
                     1-\frac{(1-x)^2}{1-c} & \mbox{wenn } c < x \le 1 \\
                     1-\frac{(1-x)^2}{1-m} & \mbox{wenn } m < x \le 1 \\
                     1,                    & \mbox{wenn } 1 < x
                     1,                    & \mbox{wenn } 1 < x
                   \end{cases}                 
                   \end{cases}                 
Zeile 40: Zeile 40:
   proof_cdf  =|
   proof_cdf  =|


   mode      =<math>\operatorname{md}_X =\{c\},\,f_X(c)=2\!</math>|
   mode      =<math>\operatorname{md}_X =\{m\},\,f_X(m)=2\!</math>|
   proof_mode =|
   proof_mode =|


   mean      =<math>\mu(X) = \frac{1+c}{3}</math>|
   mean      =<math>\mu(X) = \frac{1+m}{3}</math>|
   proof_mean =|
   proof_mean =|


Zeile 49: Zeile 49:
                 F_X^{-1}(p) =
                 F_X^{-1}(p) =
                   \begin{cases}  
                   \begin{cases}  
                     0+\sqrt{cp},        & \mbox{wenn } 0 \le p \le c \\  
                     0+\sqrt{mp},        & \mbox{wenn } 0 \le p \le m \\  
                     1-\sqrt{(1-c)(1-p)}, & \mbox{wenn } c < p \le 1  
                     1-\sqrt{(1-m)(1-p)}, & \mbox{wenn } m < p \le 1  
                   \end{cases}                 
                   \end{cases}                 
               </math>|
               </math>|
Zeile 58: Zeile 58:
                 F_X^{-1}(0,5) =
                 F_X^{-1}(0,5) =
                   \begin{cases}  
                   \begin{cases}  
                     0+\frac{\sqrt{2c}}{2}    & \mbox{wenn } 0{,}5 \le c\\  
                     0+\frac{\sqrt{2m}}{2}    & \mbox{wenn } 0{,}5 \le m\\  
                     1-\frac{\sqrt{2(1-c)}}{2} & \mbox{wenn } c < 0{,}5  
                     1-\frac{\sqrt{2(1-m)}}{2} & \mbox{wenn } m < 0{,}5  
                   \end{cases}                 
                   \end{cases}                 
               </math>|
               </math>|
   proof_median =|
   proof_median =|


   variance      =<math>\operatorname{Var}(X) = \frac{c^2 - c + 1}{18}</math>|
   variance      =<math>\operatorname{Var}(X) = \frac{m^2 - m + 1}{18}</math>|
   proof_variance =|
   proof_variance =|


   sigma      =<math>\sigma(X) = \frac{1}{6} \sqrt{2(c^2 - c + 1)}</math>|
   sigma      =<math>\sigma(X) = \frac{1}{6} \sqrt{2(m^2 - m + 1)}</math>|
   proof_sigma =|
   proof_sigma =|



Version vom 30. Mai 2006, 08:17 Uhr

Achtung: Die folgenden Formeln können noch Fehler enthalten.

Eine Zufallsgröße $ X $ mit der nachfolgend definierten Dichte-Funktion $ f_X $ heißt normiert dreiecksverteilt. Sie hat folgende Eigenschaften:


Parameter
$ m \in ]0,1[ $
Dichtefunktion
$ f_X(x) := \begin{cases} 2\frac{x}{m}, & \mbox{wenn } 0 \le x \le m \\ 2\frac{1-x}{1-m} & \mbox{wenn } m < x \le 1 \\ 0, & \mbox{sonst } \end{cases} $
Stetigkeit
$ f_X(x)\mbox{ ist stetig auf }]\infty,\infty[\! $
Träger
$ f_X(x) \ne 0 \Leftrightarrow x \in ]0,1[ \! $
Verteilungsfunktion
$ F_X(x) = \begin{cases} 0, & \mbox{wenn } x < 1\\ 0+\frac{x^2}{m} & \mbox{wenn } 1 \le x \le m \\ 1-\frac{(1-x)^2}{1-m} & \mbox{wenn } m < x \le 1 \\ 1, & \mbox{wenn } 1 < x \end{cases} $
Modus
$ \operatorname{md}_X =\{m\},\,f_X(m)=2\! $
Erwartungswert
$ \mu(X) = \frac{1+m}{3} $
Median
$ F_X^{-1}(0,5) = \begin{cases} 0+\frac{\sqrt{2m}}{2} & \mbox{wenn } 0{,}5 \le m\\ 1-\frac{\sqrt{2(1-m)}}{2} & \mbox{wenn } m < 0{,}5 \end{cases} $
Varianz
$ \operatorname{Var}(X) = \frac{m^2 - m + 1}{18} $
Standardabweichung
$ \sigma(X) = \frac{1}{6} \sqrt{2(m^2 - m + 1)} $