三角分布是一种常见的概率分布，通常用于描述在已知最小值、最大值和最可能值的情况下，变量的不确定性。在测量和工程领域，三角分布常用于表示对某些参数的不确定度估计。包含因子（CoverageFactor）是测量不确定度评定中的一个重要概念，用于将标准不确定度扩展到一个更高的置信水平。对于三角分布，包含因子的计算取决于所选的置信水平和分布参数。在三角分布中，包含因子通常与分布的半宽度和标准偏差相关。通过确定包含因子，可以将标准不确定度乘以该因子，从而获得扩展不确定度，以覆盖更大比例的分布范围。例如，在95%的置信水平下，三角分布的包含因子可能与对称或非对称情况下的分布特性有关。理解三角分布的包含因子有助于更准确地评估测量结果的可信度，并在不确定度分析中做出更合理的决策。