Standard-Dreiecksverteilung: Unterschied zwischen den Versionen

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   cdf_image  =|
 
   cdf_image  =|
  
   parameters =<math>c \in ]0,1[</math>|
+
   parameters =<math>m \in ]0,1[</math>|
 
   proof_parameters =|
 
   proof_parameters =|
  
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                 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}                 
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                   \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}                 
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   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 =|
  
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                 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>|
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                 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, 10:17 Uhr

Achtung: Die folgenden Formeln können noch Fehler enthalten.

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


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