Seperti yang sudah dicatat oleh Glen_b , ada banyak kemungkinan tanpa batas. Lihatlah plot berikut, mereka menunjukkan delapan distribusi berbeda yang memiliki min, maks, dan rata-rata yang sama.
Perhatikan bahwa mereka sangat berbeda satu sama lain. Pertama adalah seragam, sebagainya adalah campuran bimodal dari distribusi segitiga, ketujuh memiliki massa probabilitas paling terkonsentrasi di sekitar pusat, tetapi masih min dan maks dimungkinkan dengan probabilitas sangat kecil, delapan diskrit dan hanya memiliki dua nilai pada min dan pada maks, dll .
Karena semuanya memenuhi kriteria Anda, Anda dapat menggunakannya untuk simulasi. Namun pilihan subjektif Anda akan memiliki hasil yang sangat mendalam pada hasil simulasi. Yang ingin saya katakan adalah jika min, max dan mean adalah satu - satunya hal yang Anda ketahui tentang distribusi, maka Anda tidak memiliki informasi yang cukup untuk melakukan simulasi jika Anda ingin benar-benar meniru distribusi nyata (tidak diketahui).
Jadi, Anda perlu bertanya pada diri sendiri apa yang Anda ketahui tentang distribusinya? Apakah diskrit atau kontinu? Simetris atau miring? Unimodal atau bimodal? Ada banyak hal yang perlu dipertimbangkan. Jika kontinu, tidak seragam, dan unimodal, dan Anda hanya tahu min, maks dan rata-rata, maka salah satu pilihan yang mungkin adalah distribusi segitiga - sangat tidak mungkin bahwa apa pun dalam kehidupan nyata memiliki distribusi seperti itu, tetapi setidaknya Anda menggunakan sesuatu yang sederhana dan tidak memaksakan terlalu banyak asumsi tentang bentuknya.