تحتفظ أوامر التطبيق ومعرّفات أوراق العمل وقيم بيانات الأمثلة بصيغتها الأصلية. لقطات الشاشة والرسوم البيانية والملفات المتاحة للتنزيل باللغة الإنجليزية. تستخدم الأمثلة العلمية النقطة فاصلًا عشريًا والفاصلة لفصل الآلاف، بينما تُنسّق أسعار الموقع وأعداده وفق الإعداد العربي.
مثال: كثافة زمن الانتظار عند اثنتي عشرة دقيقة
افترضوا أزمنة انتظار تتبع توزيعًا أسيًا بمتوسط اثنتي عشرة دقيقة. احسبوا الكثافة عند اثنتي عشرة دقيقة.
نزّلوا مرجع السيناريو (CSV)هذا هو المثال نفسه المستخدم في Help. يسرد CSV سيناريوهات مرجعية. أدخلوا السيناريو المختار يدويًا في Inputs؛ فاستيراده لا يضبط هذه الحاسبة. استخدموا Open example in a practice copy في Help لملء المدخلات مسبقًا.
1. أنشئوا مساحة العمل
في الشريط الجانبي، افتحوا Basic Statistics واختاروا Distributions. أنشئوا تحليلًا وسمّوه، واختاروا New blank worksheet، ثم اختاروا Create analysis.
2. اختاروا الحساب
في Inputs، اختاروا Continuous في Distribution type، وExponential في Distribution، ثم Probability density (PDF) في Calculation.
3. أدخلوا النموذج
اختاروا Mean θ في Exponential parameter. أدخلوا 12 في Mean (θ)، بوحدة الدقائق.
4. أدخلوا السؤال
اختاروا Single value في Value source. أدخلوا 12 في Value (x)، بوحدة الدقائق. لا تُعيّن أي أعمدة من ورقة العمل.
5. شغّلوا التحليل
اختاروا Run analysis، ثم افتحوا Results.
6. تفسير النتائج
تحققوا من السؤال
افترضوا أزمنة انتظار تتبع توزيعًا أسيًا بمتوسط اثنتي عشرة دقيقة. احسبوا الكثافة عند اثنتي عشرة دقيقة.
اقرؤوا القيمة المحسوبة
قيمة PDF هي 0.0306566 لكل دقيقة. وهي ارتفاع منحنى الكثافة عند اثنتي عشرة دقيقة.
افهموا المعنى
الكثافة ليست احتمالًا. احتمال نقطة محددة بالضبط يساوي صفرًا في هذا النموذج المستمر. واحتمال فترة زمنية هو مساحة تحت المنحنى.
استخدموا النموذج بحذر
لسؤال عملي، حددوا فترة، مثل عشر دقائق إلى خمس عشرة دقيقة. اطرحوا CDF عند عشر دقائق من CDF عند خمس عشرة دقيقة لحساب احتمالها وفق النموذج.
مزيد من التفاصيل: اقرؤوا كل قسم من النتائج
تستخدم جداول النتائج الكاملة ستة أرقام معنوية، كما في Help.
قيم التوزيع
x هو الزمن المُدخل بوحدة الدقائق. PDF هي الكثافة عند x، بوحدات مقلوب الدقيقة. لا تحوّلوها مباشرة إلى نسبة مئوية للاحتمال. الكثافة ليست احتمالًا. احتمال نقطة محددة بالضبط يساوي صفرًا في هذا النموذج المستمر. واحتمال فترة زمنية هو مساحة تحت المنحنى.
| x | |
|---|---|
| 12 | 0.0306566 |
ملخص التوزيع
يميز النوع بين القيم المستمرة والأعداد الصحيحة. ويسمّي التوزيع النموذج. يسجّل الحساب PMF (احتمال عدد محدد بالضبط) أو PDF (الكثافة) أو CDF (الاحتمال التراكمي) أو ICDF (قيمة معكوس دالة التوزيع التراكمي). تسجّل الصفوف المتبقية المعلمات الفعّالة؛ وهي افتراضات مُدخلة في Inputs.
| الإعداد | القيمة |
|---|---|
| النوع | Continuous |
| التوزيع | Exponential |
| الحساب | |
| المتوسط (θ) | 12 |
- أسي(متوسط θ=12.0) عبر expon(scale=θ)
7. إنشاء تقرير
احتفظوا بـ Distribution values (أو جدول قيم معكوس دالة التوزيع التراكمي) وDistribution summary. اذكروا افتراضات النموذج ووحدة الزمن أو فترة العد والسؤال المُجاب عنه. الكثافة ليست احتمالًا. احتمال نقطة محددة بالضبط يساوي صفرًا في هذا النموذج المستمر. واحتمال فترة زمنية هو مساحة تحت المنحنى.
اختاروا Add to report من التحليل المكتمل. افتحوا Choose individual items and advanced options لتحديد الجداول والرسوم، ثم اختاروا Add to draft. تبقى العناصر المخفية في التحليل المحفوظ.
سمّوا التقرير وأضيفوا غرض الدراسة وتفسيركم. اختاروا Save، وراجعوا Preview، ثم استخدموا Export → Download HTML. يتضمن المثال أدناه كامل المحتوى المحدد، بما يشمل النتائج التي تتجاوز شاشة واحدة.