蒙特卡洛標準偏差方程

我對某些風險執行蒙特卡羅操作，系統正常工作，但標準偏差完全關閉。當我模擬這個值時，系統是100％準確的。蒙特卡洛標準偏差方程

我有危險性的輸入變量是最好的情況下，成本價值，最壞情況下的成本價值，最可能的成本價值，風險發生和估計值的概率（平均概率*）。

我的當前的實現是本（在Java/APEX）：

public static Double calculateStandardDeviation(Decimal max, Decimal min, Decimal mostLikely, Decimal eV, Decimal prob){ 
     Double sum = 0, 
     probability = prob; 
     //uses standard SD calculation 
     sum += (min - eV) * (min - eV); 
     sum += (max - eV) * (max - eV); 
     sum += (mostLikely - eV) * (mostLikely - eV); 
     //if the probability is not 100%, apply it to the calculation 
     if(prob != 0){ 
      sum *= prob; 
     } 
     return Math.sqrt(sum); 
    }

此外例如：

如果我有值的風險：（最大值= 300，最小值= 100，mostLikely = 200，eV = 150，Prob = 75％）。如果我通過我的系統運行這個風險，那麼標準偏差是26.2。我知道的值是正確的是94（儘管這需要/ 2才能正常工作）。我如何得到這個值？

任何幫助更準確的方程將不勝感激！ :)

來源

2016-11-29 Josh Windsor

你在這裏建模什麼樣的分佈？我原本以爲你在描述一個三角形分佈，但只需要最小值，最大值和模式來計算標準偏差。 – andand

我正在使用三角形，然後應用概率。我在這裏應用了這個概率作爲一個測試，所以如果你認爲它不應用在這裏，請忽略這個概率。 –

仍然不確定你在哪裏想出了你所做的等式，但是我已經發布了一個我希望能夠幫助的答案。如果計算三角形分佈的標準偏差有不同的來源，請提供;否則，我不會立即看到您的代碼是如何計算stdev所需的。 – andand

考慮到與min，max和mode三角分佈，平均由下式給出：

mean = (min + max + mode)/3

和方差由 [source]給出：

var = (min^2 + max^2 + mode^2 - min*max - min*mode - max*mode)/18

因此標準偏差由 [source]給出：

stdev = sqrt(var) 
     = sqrt((min^2 + max^2 + mode^2 - min*max - min*mode - max*mode)/18)

來源

2016-11-29 22:26:01 andand

謝謝，這就是我一直在尋找的東西，我在電動汽車中取代了模式，因爲這使我更接近於比較價值！ –

蒙特卡洛標準偏差方程

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