Como usar a distribuição triangular em r (com exemplos)
A distribuição triangular é uma distribuição de probabilidade contínua com uma função de densidade de probabilidade em forma de triângulo.
É definido por três valores:
- O valor mínimo tem
- O valor máximo b
- O valor máximo c
Para calcular as probabilidades da distribuição triangular em R, podemos usar a função ptri( ) do pacote EnvStats , que utiliza a seguinte sintaxe:
ptri (q, min = 0, max = 1, modo = 1/2)
Ouro:
- q : Quantil de interesse
- min : O valor mínimo da distribuição
- max : O valor máximo da distribuição
- modo : O valor de pico da distribuição
Os exemplos a seguir mostram como usar esta função na prática em R.
Exemplo 1: Calculando uma probabilidade menor que um determinado valor
Digamos que um restaurante estime que suas vendas totais na próxima semana serão de no mínimo US$ 10.000, no máximo de US$ 30.000 e, muito provavelmente, de US$ 25.000.
Qual é a probabilidade de o restaurante ter vendas totais inferiores a US$ 20.000?
Podemos usar o seguinte código para calcular essa probabilidade:
library (EnvStats) #calculate probability ptri(q = 20000, min = 10000, max = 30000, mode = 25000) [1] 0.3333333
A probabilidade de o restaurante ter vendas totais inferiores a US$ 20.000 é de 0,333 .
Exemplo 2: Calculando uma probabilidade maior que um determinado valor
Digamos que uma loja estime que o número de clientes que chegarão em uma determinada semana será no mínimo 500, no máximo 2.000 e provavelmente 1.200.
Qual é a probabilidade de mais de 1.500 clientes entrarem na loja em uma determinada semana?
Podemos usar o seguinte código para calcular essa probabilidade:
library (EnvStats) #calculate probability 1 - ptri(q = 1500, min = 500, max = 2000, mode = 1200) [1] 0.2083333
A probabilidade de mais de 1.500 clientes entrarem na loja é de aproximadamente 0,208.
Nota : Você pode encontrar a documentação completa da função ptri() aqui .
Recursos adicionais
Os tutoriais a seguir explicam como usar outras distribuições de probabilidade em R:
Como usar a distribuição normal em R
Como usar distribuição binomial em R
Como usar a distribuição de Poisson em R
Como usar distribuição multinomial em R