Question

我根据一年的实际需求数据生成了需求分布。这种分布是非正常的或类似于任何理论分布。我将这种经验需求分布用于模拟研究。

In current empirical distribution:
mean = 1000
std = 600
Coefficient of variation (CV) = 0.6

我希望基于当前的经验分布模式/形状作为基本情况，以生成四个额外的分布。

dist1: Low volume, low variation   -> mean:500, std:150, CV:0.3
dist2: Low volume, high variation  -> mean:500, std:665, CV:1.33
dist3: High volume, low variation  -> mean:2000, std:600, CV:0.3
dist4: High volume, high variation -> mean:2000, std:2660, CV:1.33

这样做的关键目的是调查需求量和需求变化的变化如何影响模拟系统。创建此类分布（上面的dist1-4）在统计上是否可行，或者我必须更改为正态分布？

Answer 1

您的问题未明确，但可能只需将适当的线性函数应用于给定的分布即可。

从E(aX+b) = aE(X) + b和StDev(aX+b) = |a|StDev(X)开始，您可以选择a和b，以便获得给定的目标参数。

假设您有一个函数f()，它生成平均值为1000且标准差为600的值。以下定义将生成平均值为m且标准差为s的随机数：

g(m,s) =  (s/600)*f()+m-5*s/3

R中的快速测试：

> f <- function() rnorm(1,1000,600) #mock empirical f()
> g <- function(m,s) (s/600)*f()+m-5*s/3
> x <- replicate(1000,g(2000,300))
> mean(x)
[1] 1988.719
> sd(x)
[1] 300.7044

使用期望的均值和标准

1 个答案: