三角分布(Triangular distribution)
中学生レベル三角分布
代用品としての三角分布
有限区間の単峰分布として、ベータ分布が挙げられますが、この分布は関数がベータ関数という聞いたこともない関数で正体が隠ぺいされている!(実際のところ、Excel を使えば中身など知らなくてもいいんですが)。 また、ジョンソン SB 分布も結局は正規分布の累積分布関数が使われているので、その正体はブラックボックスになっているのです。
そこと比べると三角分布の確率密度関数は、中学生でもわかる(失礼!)1次式です。累積分布関数だって2次式にすぎません。
シンプルで扱い易いその性質から、ベータ分布の代用として用いられることも実はよくあるんです。
納期の見積もり(またまた)
ベータ分布の項で説明した PERT手法による納期の期待値算出(3点見積もり)を三角分布で行う場合ももちろんあります(だって代用品だもの)。 その場合、悲観値、楽観値、そして最可能値を用いて、
納期の期待値 = (楽観値+最可能値+悲観値)÷3
と与えられるのです(下記の平均の項目参照お願いします)。
分布の形状
基本情報
-
3つのパラメータ が必要です (どうやって求めるの?).
これらのパラメータはそれぞれ、分布の下限、分布の上限、分布の最頻値を表します。
-
有限区間 で定義された連続分布です。
-
平均対して対称にも非対称にもなり得ます。
確率
-
Excel での累積分布関数 (c.d.f.) と 確率密度関数 (p.d.f.)の求め方
A | B | |
---|---|---|
1 | データ | 説明 |
2 | 1.5 | 対象となる値 |
3 | 1 | 分布のパラメータ Min の値 |
4 | 3 | 分布のパラメータ Max の値 |
5 | 1.4 | 分布のパラメータ Mode の値 |
6 | 数式 | 説明(計算結果) |
7 | =NTTRIANGULARDIST(A2,A3,A4,A5,TRUE) | 上のデータに対する累積分布関数の値 |
8 | =NTTRIANGULARDIST(A2,A3,A4,A5,FALSE) | 上のデータに対する確率密度関数の値 |
- 関連 NtRand 関数 : NTTRIANGULARDIST
分位点
A | B | |
---|---|---|
1 | データ | 説明 |
2 | 0.5 | この分布の確率 |
3 | 1 | 分布のパラメータ Min の値 |
4 | 3 | 分布のパラメータ Max の値 |
5 | 1.4 | 分布のパラメータ Mode の値 |
6 | 数式 | 説明(計算結果) |
7 | =NTTRIANGULARINV(A2,A3,A4,A5) | 上のデータに対する累積分布関数の逆関数の値 |
- 関連 NtRand 関数 : NTTRIANGULARINV
分布の特徴
平均 -- 分布の''中心''はどこ? (定義)
-
分布の平均 は次式で与えられます。
-
Excel での計算法
A | B | |
---|---|---|
1 | データ | 説明 |
2 | 1 | 分布のパラメータ Min の値 |
3 | 3 | 分布のパラメータ Max の値 |
4 | 1.4 | 分布のパラメータ Mode の値 |
5 | 数式 | 説明(計算結果) |
6 | =NTTRIANGULARMEAN(A2,A3,A4) | 上のデータに対する分布の平均 |
- 関連 NtRand 関数 : NTTRIANGULARMEAN
標準偏差 -- 分布はどのくらい広がっているか(定義)
A | B | |
---|---|---|
1 | データ | 説明 |
2 | 1 | 分布のパラメータ Min の値 |
3 | 3 | 分布のパラメータ Max の値 |
4 | 1.4 | 分布のパラメータ Mode の値 |
5 | 数式 | 説明(計算結果) |
6 | =NTTRIANGULARSTDEV(A2,A3,A4) | 上のデータに対する分布の標準偏差 |
- 関連 NtRand 関数 : NTTRIANGULARSTDEV
歪度 -- 分布はどちらに偏っているか(定義)
-
分布の歪度は次式で与えられます。
-
Excel での計算法
A | B | |
---|---|---|
1 | データ | 説明 |
2 | 1 | 分布のパラメータ Min の値 |
3 | 3 | 分布のパラメータ Max の値 |
4 | 1.4 | 分布のパラメータ Mode の値 |
5 | 数式 | 説明(計算結果) |
6 | =NTTRIANGULARSKEW(A2,A3,A4) | 上のデータに対する分布の歪度 |
- 関連 NtRand 関数 : NTTRIANGULARSKEW
尖度 -- 尖っているか丸まっているか (定義)
- 分布の尖度は です。
乱数
-
乱数 x は一様乱数 U に対して次式で生成されます(逆関数法) :
-
Excel での乱数生成法
A | B | |
---|---|---|
1 | データ | 説明 |
2 | 0 | 分布のパラメータ Min の値 |
3 | 3 | 分布のパラメータ Max の値 |
4 | 1.8 | 分布のパラメータ Mode の値 |
5 | 数式 | 説明(計算結果) |
6 | =NTRANDTRIANGULAR(100,A2,A3,A5,0) | 100個の三角 乱数を Mersenne Twister アルゴリズムで生成します。 |
メモ: この使用例の数式は、配列数式として入力する必要があります。使用例を新規ワークシートにコピーした後、A6:A105 のセル範囲 (配列数式が入力されているセルが左上になる) を選択します。F2 キーを押し、Ctrl キーと Shift キーを押しながら Enter キーを押します。この数式が配列数式として入力されていない場合、単一の値 2 のみが計算結果として返されます。
関連 NtRand 関数
- 既に分布のパラメータをお持ちの場合
- Mersenne Twiseter 法による乱数生成 : NTRANDTRIANGULAR
- 確率計算 : NTTRIANGULARDIST
- Computing quantile : NTTRIANGULARINV
- 平均計算 : NTTRIANGULARMEAN
- 標準偏差計算 : NTTRIANGULARSTDEV
- 歪度計算 : NTTRIANGULARSKEW
- 尖度計算 : NTTRIANGULARKURT
- 上記の各モーメントを一度に計算 : NTTRIANGULARMOM
- 平均、標準偏差、最頻値をお持ちの場合
- 分布のパラメータ推定 : NTTRIANGULARPARAM
参照
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Project management -- PERT, CPM and so on
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Digital signal processing (dithering) -- digital audio, digital video, digital photography, seismology, RADAR, weather forecasting systems and many more
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Data security
-
Business simulation (Corporate finance)