Я боролся с проблемой, связанной с суммированием треугольных распределений нескольких рисков с использованием Монте-Карло. Я могу получить правильную форму генерации, но процентная вероятность далека. Это то, что я генерирую для 2 рисков со значениями вероятности, наилучшего случая, наиболее вероятного и наихудшего случая (75%, 100-200-300)(80%, 510-1000-1125): 
< /а>
И это инструмент, на котором я основываю свою точность:
Это повторяющаяся проблема, и я не могу найти решение. Когда я рассчитываю единичный риск по той же формуле, результат с точностью до 99 % соответствует инструменту сравнения. Это моя формула сложения распределения:
public static List<Double> combineLists(Double weight, List<Double> newDataList, List<Double> cumulativeDataList){
//loops through the size of the new data list to added
for(Integer i = 0; i < newDataList.size(); i++){
//sets the output as the sum of both
cumulativeDataList.set(i, cumulativeDataList.get(i) + (newDataList.get(i)*weight));
}
return cumulativeDataList;
Кроме того, я не могу найти способ, как они генерируют свои максимальные/наихудшие значения, я просто суммирую наихудшие из всех рисков (1425), но они имеют значение 1388, любые предложения по этому поводу также будут оценены.
Я застрял на этом в течение нескольких недель, поэтому любая помощь будет очень признательна! Спасибо :)
