Dreiecksverteilung: Unterschied zwischen den Versionen

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'''Achtung''': Die folgenden Formeln können noch Fehler enthalten.
'''Achtung''': Die folgenden Formeln können noch Fehler enthalten.
Eine Zufallsgröße <math>X</math> mit der nachfolgend definierten Dichte-Funktion
<math>f_X</math> heißt '''dreiecksverteilt'''. Sie hat folgende Eigenschaften:


{{Wahrscheinlichkeitsverteilung |
{{Wahrscheinlichkeitsverteilung |
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   parameters =<math>a \in ]-\infty,\infty[</math><br><math>b \in ]-\infty,\infty[,\,b>a</math><br><math>c \in ]a,b[</math><br><math>d := b-a\!</math><br><math>m := \frac{c-a}{d},\,1-m=\frac{b-c}{d},\,c = a+md = b - (1-m)d</math>|
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   pdf        =<math>
   pdf        =<math>
                 f(x) =
                 f_X(x) =
                   \begin{cases}  
                   \begin{cases}  
                     \frac{2(x-a)}{d(c-a)} = \frac{2(x-a)}{md^2},    & \mbox{wenn } a \le x \le c \\  
                     \frac{2(x-a)}{d(c-a)} = \frac{2(x-a)}{md^2},    & \mbox{wenn } a \le x \le c \\  
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                   \end{cases}                 
                   \end{cases}                 
               </math>|
               </math>|
   continuity = <math>\mbox{f(x) ist stetig auf }]\infty,\infty[\!</math>|
   continuity = <math>f_X(x) \mbox{ ist stetig auf }]\infty,\infty[\!</math>|
   support    =<math>f(x) \ne 0 \Leftrightarrow x \in ]a,b[ \!</math>|
   support    =<math>f_X(x) \ne 0 \Leftrightarrow x \in ]a,b[ \!</math>|
   cdf        =<math>
   cdf        =<math>
               F(x) =  
               F_X(x) =  
                   \begin{cases}  
                   \begin{cases}  
                     0,                                                    & \mbox{wenn } x < a\\
                     0,                                                    & \mbox{wenn } x < a\\
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                   \end{cases}                 
                   \end{cases}                 
               </math>|
               </math>|
   mode      =<math>c = a+md,\,f(c)=\frac{2}{d}\!</math>|
   mode      =<math>c = a+md,\,f_X(c)=\frac{2}{d}\!</math>|
   mean      =<math>\mu = \frac{a+b+c}{3} = a+\frac{(1+m)d}{3}</math>|
   mean      =<math>\mu(X) = \frac{a+b+c}{3} = a+\frac{(1+m)d}{3}</math>|
   quartile  = <math>
   quartile  = <math>
                 F^{-1}(p) =
                 F_X^{-1}(p) =
                   \begin{cases}  
                   \begin{cases}  
                     a+d\sqrt{mp},        & \mbox{wenn } 0 \le p \le m \\  
                     a+d\sqrt{mp},        & \mbox{wenn } 0 \le p \le m \\  
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               </math>|
               </math>|
   median    =<math>
   median    =<math>
                 F^{-1}(0,5) =
                 F_X^{-1}(0,5) =
                   \begin{cases}  
                   \begin{cases}  
                     a+\frac{\sqrt{2d(c-a)}}{2} = a+d\frac{\sqrt{2m}}{2},    & \mbox{wenn } 0{,}5 \le m \mbox{ bzw. } \frac{b+a}{2} \le c\\  
                     a+\frac{\sqrt{2d(c-a)}}{2} = a+d\frac{\sqrt{2m}}{2},    & \mbox{wenn } 0{,}5 \le m \mbox{ bzw. } \frac{b+a}{2} \le c\\  
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                   \end{cases}                 
                   \end{cases}                 
               </math>|
               </math>|
   variance  =<math>\operatorname{var}(x) = \frac{a^2+b^2+c^2-ab-ac-bc}{18} = \frac{d^2(1+m+m^2)}{18}</math> (nicht überprüft)|
   variance  =<math>\operatorname{var}(X) = \frac{a^2+b^2+c^2-ab-ac-bc}{18} = \frac{d^2(1+m+m^2)}{18}</math> (nicht überprüft)|
   sigma      =<math>\sigma = \frac{1}{6} \sqrt{2(a^2+b^2+c^2-ab-ac-bc)} = \frac{1}{6} \sqrt{2d^2(1+m+m^2)})</math> (nicht überprüft)|
   sigma      =<math>\sigma(X) = \frac{1}{6} \sqrt{2(a^2+b^2+c^2-ab-ac-bc)} = \frac{1}{6} \sqrt{2d^2(1+m+m^2)})</math> (nicht überprüft)|
   skewness  =<math>
   skewness  =<math>
               \frac{\mu_3}{\sigma^3} = \frac{\sqrt 2 (a+b-2c)(2a-b-c)(a-2b+c)}{5(a^2+b^2+c^2-ab-ac-bc)^\frac{3}{2}}
               \frac{\mu_3(X)}{\sigma^3(X)} = \frac{\sqrt 2 (a+b-2c)(2a-b-c)(a-2b+c)}{5(a^2+b^2+c^2-ab-ac-bc)^\frac{3}{2}}
               </math> (nicht überprüft)|
               </math> (nicht überprüft)|
   kurtosis  =<math>\frac{\mu_4}{\sigma^4} = \frac{12}{5} \mbox{ oder } \frac{\mu_4}{\sigma^4} -3 = \frac{12}{5}</math> (nicht überprüft)|
   kurtosis  =<math>\frac{\mu_4(X)}{\sigma^4(X)} = \frac{12}{5} \mbox{ oder } \frac{\mu_4}{\sigma^4} -3 = \frac{12}{5}</math> (nicht überprüft)|
   entropy    =<math>h[f] = \frac{1}{2}+\ln\left(\frac{d}{2}\right)</math> (nicht überprüft)|
   entropy    =<math>h[f_X] = \frac{1}{2}+\ln\left(\frac{d}{2}\right)</math> (nicht überprüft)|
   mgf        =<math>M_X(t)=E\left(e^{tX}\right) = 2\frac{(b-c)e^{at}-(b-a)e^{ct}\!+(c-a)e^{bt}}{(b-a)(c-a)(b-c)t^2}</math> (nicht überprüft)|
   mgf        =<math>M_X(t)=E\left(e^{tX}\right) = 2\frac{(b-c)e^{at}-(b-a)e^{ct}\!+(c-a)e^{bt}}{(b-a)(c-a)(b-c)t^2}</math> (nicht überprüft)|
   char      =<math>\varphi_X(t) = \operatorname{E}\left(e^{itX}\right) = -2\frac{(b-c)e^{iat}-(b-a)e^{ict}+(c-a)e^{ibt}}{(b-a)(c-a)(b-c)t^2}</math> (nicht überprüft)|
   char      =<math>\varphi_X(t) = \operatorname{E}\left(e^{itX}\right) = -2\frac{(b-c)e^{iat}-(b-a)e^{ict}+(c-a)e^{ibt}}{(b-a)(c-a)(b-c)t^2}</math> (nicht überprüft)|

Version vom 29. Mai 2006, 16:53 Uhr

Achtung: Die folgenden Formeln können noch Fehler enthalten.

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


Parameter
$ a \in ]-\infty,\infty[ $
$ b \in ]-\infty,\infty[,\,b>a $
$ c \in ]a,b[ $
$ d := b-a\! $
$ m := \frac{c-a}{d},\,1-m=\frac{b-c}{d},\,c = a+md = b - (1-m)d $
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
$ c = a+md,\,f_X(c)=\frac{2}{d}\! $
Erwartungswert
$ \mu(X) = \frac{a+b+c}{3} = a+\frac{(1+m)d}{3} $
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 \le m \mbox{ bzw. } \frac{b+a}{2} \le c\\ 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} $ (nicht überprüft)
Standardabweichung
$ \sigma(X) = \frac{1}{6} \sqrt{2(a^2+b^2+c^2-ab-ac-bc)} = \frac{1}{6} \sqrt{2d^2(1+m+m^2)}) $ (nicht überprüft)
Schiefe
$ \frac{\mu_3(X)}{\sigma^3(X)} = \frac{\sqrt 2 (a+b-2c)(2a-b-c)(a-2b+c)}{5(a^2+b^2+c^2-ab-ac-bc)^\frac{3}{2}} $ (nicht überprüft)
Wölbung
$ \frac{\mu_4(X)}{\sigma^4(X)} = \frac{12}{5} \mbox{ oder } \frac{\mu_4}{\sigma^4} -3 = \frac{12}{5} $ (nicht überprüft)
Entropie
$ h[f_X] = \frac{1}{2}+\ln\left(\frac{d}{2}\right) $ (nicht überprüft)
Momenterzeugende Funktion
$ M_X(t)=E\left(e^{tX}\right) = 2\frac{(b-c)e^{at}-(b-a)e^{ct}\!+(c-a)e^{bt}}{(b-a)(c-a)(b-c)t^2} $ (nicht überprüft)
Charakteristische Funktion
$ \varphi_X(t) = \operatorname{E}\left(e^{itX}\right) = -2\frac{(b-c)e^{iat}-(b-a)e^{ict}+(c-a)e^{ibt}}{(b-a)(c-a)(b-c)t^2} $ (nicht überprüft)

Quellen