蒙特卡洛标准偏差方程

我对某些风险执行蒙特卡罗操作，系统正常工作，但标准偏差完全关闭。当我模拟这个值时，系统是100％准确的。蒙特卡洛标准偏差方程

我有危险性的输入变量是最好的情况下，成本价值，最坏情况下的成本价值，最可能的成本价值，风险发生和估计值的概率（平均概率*）。

我的当前的实现是本（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：

如果我有值的风险：（最大值= 300，最小值= 100，mostLikely = 200，eV = 150，Prob = 75％）。如果我通过我的系统运行这个风险，那么标准偏差是26.2。我知道的值是正确的是94（尽管这需要/ 2才能正常工作）。我如何得到这个值？

任何帮助更准确的方程将不胜感激！ :)

来源

2016-11-29 Josh Windsor

你在这里建模什么样的分布？我原本以为你在描述一个三角形分布，但只需要最小值，最大值和模式来计算标准偏差。 – andand

我正在使用三角形，然后应用概率。我在这里应用了这个概率作为一个测试，所以如果你认为它不应用在这里，请忽略这个概率。 –

仍然不确定你在哪里想出了你所做的等式，但是我已经发布了一个我希望能够帮助的答案。如果计算三角形分布的标准偏差有不同的来源，请提供;否则，我不会立即看到您的代码是如何计算stdev所需的。 – andand

考虑到与min，max和mode三角分布，平均由下式给出：

mean = (min + max + mode)/3

和方差由 [source]给出：

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

因此标准偏差由 [source]给出：

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

来源

2016-11-29 22:26:01 andand

谢谢，这就是我一直在寻找的东西，我在电动汽车中取代了模式，因为这使我更接近于比较价值！ –

蒙特卡洛标准偏差方程

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