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: 90. percentil doby čekání
Předpokládejte exponenciálně rozdělené doby čekání s průměrem dvanácti minut. Najděte čas zahrnující 90% modelovaných čekání.
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 Inverse cumulative probability (quantile) pro Calculation.
3. Zadejte model
Pro Exponential parameter vyberte Mean θ. Do Mean (θ) zadejte 12 v minutách.
4. Zadejte otázku
Pro Probability input source vyberte Single probability. Do Cumulative probability zadejte 0.9. 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. Najděte čas zahrnující 90% modelovaných čekání.
Přečtěte si vypočtenou hodnotu
Kvantil je přibližně 27.63 minuty. Jde o percentil modelu, nikoli mez spolehlivosti nebo nejdelší čekání.
Porozumějte významu
Výsledek považuje zadaný průměr 12 minut za daný; nejistota odhadnutého průměru není zahrnuta.
Používejte model uvážlivě
V uvedeném modelu je 90% čekání nejvýše přibližně 27.63 minuty a 10% je delších. Porovnejte tento čas se svým cílem doby čekání a ověřte, že model odpovídá provoznímu období.
Další podrobnosti: přečtěte si každou sekci výsledků
Úplné tabulky výsledků používají šest platných číslic, stejně jako Help.
Kvantily rozdělení
Cílová pravděpodobnost je zadaná pravděpodobnost dolního chvostu. Kvantil je odpovídající doba čekání v minutách. Jde o percentil modelu, nikoli mez spolehlivosti nebo nejdelší čekání. Jeho přesnost závisí na zadaném průměru a modelu doby čekání.
| Cílová pravděpodobnost | Kvantil |
|---|---|
| 0.9 | 27.631 |
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 | ICDF |
| 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. Jde o percentil modelu, nikoli mez spolehlivosti nebo nejdelší čekání. Jeho přesnost závisí na zadaném průměru a modelu doby čekání.
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.