Dreiecksverteilung: Unterschied zwischen den Versionen

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Eine [[Stetige Zufallsgröße|stetige Zufallsgröße]] <math>\textstyle{X = D(a,b,c)}</math> heißt '''dreiecksverteilt''', wenn ihre [[Verteilungsfunktion]] durch
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<math>f_X(x) = f_{D(a,b,c)}(x) :=
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beschrieben werden kann.


<math>a \in ]-\infty,\infty[</math>, <math>b \in ]a,\infty[</math> und <math>c \in ]a,b[</math> heißen Parameter der Verteilung.
beschrieben werden kann. <math>\textstyle{a \in ]-\infty,\infty[}</math>, <math>\textstyle{b \in ]a,\infty[}</math> und <math>\textstyle{c \in ]a,b[}</math> heißen Parameter der Verteilung.


(vgl. [[Standard-Dreiecksverteilung]])
(vgl. [[Standard-Dreiecksverteilung]])


=Eigenschaften einer dreiecksverteilten Zufallsgröße=
==Eigenschaften einer dreiecksverteilten Zufallsgröße==


{{Wahrscheinlichkeitsverteilung  
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                 F_X^{-1}(0,5) =
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                     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\\
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                     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}  
                     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}
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| 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>
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| sigma      =<math>\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)} }</math>
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=Zusammenhang zwischen allgemeiner und Standard-Dreiecksverteilung=
==Zusammenhang zwischen allgemeiner und Standard-Dreiecksverteilung==


Die [[Standard-Dreiecksverteilung]] hat eine speziellere Dichtefunktion <math>f_{D(c)}\!</math>.
Die [[Standard-Dreiecksverteilung]] hat eine speziellere Dichtefunktion <math>\textstyle{f_{D(c)}}</math>.
Wie hängen die hier definierte allgemeine Form und die dort definierte spezielle Form zusammen?
Wie hängen die hier definierte allgemeine Form und die dort definierte spezielle Form zusammen?


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auch eine Dichtefunktion einer [[Dreiecksverteilung|allgemeinen Dreiecksverteilungen]] ist:
auch eine Dichtefunktion einer [[Dreiecksverteilung|allgemeinen Dreiecksverteilungen]] ist:


<math>f_{D(c)}(x) = f_{D(0,1,c)}(x) \!</math>  
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Umgekehrt können alle
Umgekehrt können alle Dichtefunktionen von [[Dreiecksverteilung|allgemeinen Dreiecksverteilungen]] durch Linear-Transformationen aus entsprechenden  
Dichtefunktionen von [[Dreiecksverteilung|allgemeinen Dreiecksverteilungen]] durch Linear-Transformationen aus entsprechenden  
Dichtefunktionen der [[Standard-Dreiecksverteilung]]en erzeugt werden:
Dichtefunktionen der [[Standard-Dreiecksverteilung]]en erzeugt werden:


<math> f_{D(a,b,c)}(x)  
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      = \frac{1}{b-a}\cdot f_{D((c-a)/(b-a))}\left(\frac{x-a}{b-a}\right)
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      = \frac{1}{d}\cdot f_{D(m)}\left(\frac{x-a}{d}\right)
        = \frac{1}{d}\cdot f_{D(m)}\left(\frac{x-a}{d}\right)
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([[Zusammenhang zwischen allgemeiner und standardisierter Dreiecksverteilung (Satz)|Beweis der zweiten Aussage]])
([[Zusammenhang zwischen allgemeiner und standardisierter Dreiecksverteilung (Satz)|Beweis der zweiten Aussage]])


=Quellen=
==Quellen==
*[[Rinne, H. (2003): Taschenbuch der Statistik]]
#{{Quelle|Kowarschick, W.: Projektmanagement}}
*[http://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribution Wikipedia (en): Triangular distribution]
#{{Quelle|Rinne, H. (2003): Taschenbuch der Statistik}}
*[http://statwiki.wiwi.hu-berlin.de/index.php/Dreiecksverteilung Statwiki HU Berlin: Dreiecksverteilung]
#[[WikipediaEn: Triangular distribution]]
#[http://statwiki.wiwi.hu-berlin.de/index.php/Dreiecksverteilung Statwiki HU Berlin: Dreiecksverteilung]


=Siehe auch=
==Siehe auch==
* {{Vgl|Beta-Verteilung}}
# {{Vgl|Beta-Verteilung}}


[[Kategorie:Mathematische Definition]]
[[Kategorie:Mathematische Definition]]

Aktuelle Version vom 24. April 2018, 16:34 Uhr

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Definition

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

$ f_X(x) = f_{D(a,b,c)}(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. $ \textstyle{a \in ]-\infty,\infty[} $, $ \textstyle{b \in ]a,\infty[} $ und $ \textstyle{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}{b-a} \in ]0,1[,\,1-m=\frac{b-c}{b-a},\,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)}{(b-a)(c-a)} = \frac{2(x-a)}{md^2} & \mbox{wenn } a \le x \le c \\ \frac{2(b-x)}{(b-a)(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}{(b-a)(c-a)} = 0+\frac{(x-a)^2}{md^2} & \mbox{wenn } a \le x \le c \\ 1-\frac{(b-x)^2}{(b-a)(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}{b-a}=\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)} } $

Zusammenhang zwischen allgemeiner und Standard-Dreiecksverteilung

Die Standard-Dreiecksverteilung hat eine speziellere Dichtefunktion $ \textstyle{f_{D(c)}} $. Wie hängen die hier definierte allgemeine Form und die dort definierte spezielle Form zusammen?

Zunächst sieht man anhand der Definitionen sofort, dass jede Dichtefunktion einer Standard-Dreiecksverteilung auch eine Dichtefunktion einer allgemeinen Dreiecksverteilungen ist:

$ f_{D(c)}(x) = f_{D(0,1,c)}(x) $

Umgekehrt können alle Dichtefunktionen von allgemeinen Dreiecksverteilungen durch Linear-Transformationen aus entsprechenden Dichtefunktionen der Standard-Dreiecksverteilungen erzeugt werden:

$ f_{D(a,b,c)}(x) = \frac{1}{b-a}\cdot f_{D((c-a)/(b-a))}\left(\frac{x-a}{b-a}\right) = \frac{1}{d}\cdot f_{D(m)}\left(\frac{x-a}{d}\right) $

(Beweis der zweiten Aussage)

Quellen

  1. Kowarschick (PM): Wolfgang Kowarschick; Vorlesung „Projektmanagement“; Hochschule: Hochschule Augsburg; Adresse: Augsburg; Web-Link; 2014; Quellengüte: 3 (Vorlesung)
  2. Rinne (2003): Horst Rinne; Taschenbuch der Statistik; Auflage: 3; Verlag: Wissenschaftlicher Verlag Harri Deutsch; Adresse: Frankfurt am Main; ISBN: 3817116950; 2003; Quellengüte: 5 (Buch)
  3. WikipediaEn: Triangular distribution
  4. Statwiki HU Berlin: Dreiecksverteilung

Siehe auch

  1. Beta-Verteilung