Názvy příkazů aplikace, identifikátory datových listů a hodnoty ukázkových dat zůstávají v původní podobě. Snímky obrazovky, grafy a soubory ke stažení jsou v angličtině. Vědecké příklady zachovávají anglické číselné konvence: desetinnou tečku a čárku oddělující tisíce.
Příklad: hustota doby čekání při dvanácti minutách
Předpokládejte exponenciálně rozdělené doby čekání s průměrem dvanácti minut. Vyhodnoťte hustotu při dvanácti minutách.
Stáhnout referenční scénáře (CSV v angličtině)Jde o stejný příklad jako v Help. CSV uvádí referenční scénáře. Vybraný scénář zadejte ručně na kartě Inputs; import tuto kalkulačku nenastaví. V Help použijte Open example in a practice copy k předvyplnění vstupů.
1. Vytvořte pracovní prostředí
Na postranním panelu otevřete Basic Statistics a vyberte Distributions. Vytvořte analýzu, pojmenujte ji, vyberte New blank worksheet a poté Create analysis.
2. Vyberte výpočet
Na kartě Inputs vyberte Continuous pro Distribution type, Exponential pro Distribution a poté Probability density (PDF) pro Calculation.
3. Zadejte model
Pro Exponential parameter vyberte Mean θ. Do Mean (θ) zadejte 12 v minutách.
4. Zadejte otázku
Pro Value source vyberte Single value. Do Value (x) zadejte 12 v minutách. Žádné sloupce datového listu se nepřiřazují.
5. Spusťte analýzu
Vyberte Run analysis a poté otevřete Results.
6. Interpretovat výsledky
Zkontrolujte otázku
Předpokládejte exponenciálně rozdělené doby čekání s průměrem dvanácti minut. Vyhodnoťte hustotu při dvanácti minutách.
Přečtěte si vypočtenou hodnotu
PDF je 0.0306566 za minutu. Jde o výšku křivky hustoty při dvanácti minutách.
Porozumějte významu
Hustota není pravděpodobnost. Přesný bod má v tomto spojitém modelu nulovou pravděpodobnost. Pravděpodobnost časového intervalu je plocha pod křivkou.
Používejte model uvážlivě
Pro praktickou otázku definujte interval, například deset až patnáct minut. Jeho modelovanou pravděpodobnost zjistíte odečtením CDF při deseti od CDF při patnácti.
Další podrobnosti: přečtěte si každou sekci výsledků
Úplné tabulky výsledků používají šest platných číslic, stejně jako Help.
Hodnoty rozdělení
x je zadaný čas v minutách. PDF je hustota při x v jednotkách převrácených minut. Nepřevádějte ji přímo na procentní pravděpodobnost. Hustota není pravděpodobnost. Přesný bod má v tomto spojitém modelu nulovou pravděpodobnost. Pravděpodobnost časového intervalu je plocha pod křivkou.
| x | |
|---|---|
| 12 | 0.0306566 |
Souhrn rozdělení
Typ odlišuje spojité hodnoty od celočíselných počtů. Rozdělení označuje model. Výpočet zaznamenává PMF (pravděpodobnost přesného počtu), PDF (hustotu), CDF (kumulativní pravděpodobnost) nebo ICDF (kvantil). Zbývající řádky zaznamenávají aktivní parametry; jde o předpoklady zadané na kartě Inputs.
| Nastavení | Hodnota |
|---|---|
| Typ | Continuous |
| Rozdělení | Exponential |
| Výpočet | |
| Průměr (θ) | 12 |
- Exponenciální(průměr θ=12.0) pomocí expon(scale=θ)
7. Vytvořit zprávu
Zachovejte Distribution values (nebo tabulku kvantilů) a Distribution summary. Uveďte předpoklady modelu, časovou jednotku nebo interval počtů a zodpovídanou otázku. Hustota není pravděpodobnost. Přesný bod má v tomto spojitém modelu nulovou pravděpodobnost. Pravděpodobnost časového intervalu je plocha pod křivkou.
Vyberte Add to report z dokončeného výpočtu. Otevřete Choose individual items and advanced options pro výběr tabulek a grafů a poté vyberte Add to draft. Skryté položky zůstávají v uložené analýze.
Pojmenujte zprávu a doplňte účel studie a svou interpretaci. Vyberte Save, zkontrolujte Preview, poté použijte Export → Download HTML. Příklad níže obsahuje veškerý vybraný obsah včetně výsledků přesahujících jednu obrazovku.