त्रिकोणीय वितरण जनरेटर और विज़ुअलाइज़र

minimum, mode और maximum से triangular वितरण नमूने बनाएं। हिस्टोग्राम और PDF देखें।

यह टूल आपके ब्राउज़र में ही चलता है। नमूने किसी सर्वर पर नहीं जाते। साझा URL में सिर्फ सेटिंग्स रहती हैं, बने हुए नमूने नहीं।

सुरक्षित मोड CSPRNG इस्तेमाल करता है। seeded मोड परिणाम दोहराने के लिए है, गोपनीय डेटा के लिए नहीं।

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Triangular वितरण क्या है?

Triangular वितरण minimum a, mode c और maximum b से bounded model बनाता है। यह तेज़ rough estimate के लिए उपयोगी है।

मीन: (a+b+c)/3. वैरिएंस: (a²+b²+c²-ab-ac-bc)/18.

इस टूल के लिए निजी डेटा डालने की जरूरत नहीं है।

प्रीसेट

आम shapes को शुरुआती बिंदु की तरह चुनें। लागू करने के बाद भी values बदल सकते हैं।

जनरेटर

minimum, mode, maximum, नमूना size, bins और रैंडम mode सेट करें। फिर नमूने बनाकर एक्सपोर्ट करें।

नमूना आँकड़े

नमूने (पहले 20)


      

कैसे इस्तेमाल करें

जब minimum, most likely value और maximum पता हों, और bounded model जल्दी बनाना हो, तब इस्तेमाल करें।

3 स्टेप

  1. a, c, b भरें और a ≤ c ≤ b रखें।
  2. नमूने बनाएं और हिस्टोग्राम को theoretical PDF और summary stats से तुलना करें।
  3. बीच shift, skew और range को अलग समझने के लिए एक बार में एक इनपुट बदलें।

परिणाम कैसे पढ़ें

हिस्टोग्राम नमूना shape दिखाता है। theory panel आपके इनपुटs से निकलने वाला मीन और वैरिएंस दिखाता है।

सीमा checks

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

a, c, b का मतलब क्या है?
a न्यूनतम मान है, c mode यानी सबसे संभावित मान है, और b अधिकतम मान है।
वितरण skewed क्यों होता है?
अगर c, a और b के बीच में नहीं है, तो डेंसिटी c के नज़दीक वाली तरफ़ ज्यादा जाती है।
यह Beta या PERT से कैसे अलग है?
त्रिकोणीय वितरण सीमा के बीच डेंसिटी को सीधी रेखाओं से जोड़ता है। Beta या PERT curve ज्यादा smooth होती है।
दूसरे टूल से संख्या अलग क्यों हो सकती है?
default मान, unit, नमूना आकार या rounding rule अलग होने से मीन, वैरिएंस और हिस्टोग्राम बदल सकते हैं।
शुरुआत में क्या देखें?
सरल baseline से शुरू करें। फिर सिर्फ़ mode या एक सीमा बदलें, ताकि बदलाव की वजह साफ़ दिखे।