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: čekání delší než dvacet minut
Předpokládejte, že čekání na další příchod sleduje exponenciální model s průměrem dvanácti minut. Ptejte se na čekání delší než dvacet minut.
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 Cumulative probability (CDF) 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 20 v minutách. Žádné sloupce datového listu se nepřiřazují.
5. Spusťte analýzu
Vyberte Run analysis a poté otevřete Results.
6. Interpretovat výsledky
Zkontrolujte otázku
Předpokládejte, že čekání na další příchod sleduje exponenciální model s průměrem dvanácti minut. Ptejte se na čekání delší než dvacet minut.
Přečtěte si vypočtenou hodnotu
Zobrazená CDF je 0.811124: přibližně 81.11% modelovaných čekání nepřesahuje dvacet minut.
Porozumějte významu
Pro více než dvacet minut odečtěte CDF od jedné: 0.188876, přibližně 18.89%. Dvanáct je průměrná doba čekání, nikoli intenzita dvanácti příchodů za minutu.
Používejte model uvážlivě
V uvedeném exponenciálním modelu překračuje přibližně 18.89% čekání 20 minut. Před použitím této odpovědi ověřte, zda je rozumná konstantní intenzita příchodů, a zachovejte průměr i mezní čas v minutách.
Další podrobnosti: přečtěte si každou sekci výsledků
Úplné tabulky výsledků používají šest platných číslic, stejně jako Help.
Hodnoty rozdělení
x je zadaná doba čekání v minutách. CDF je P(X ≤ x); její doplněk odpovídá na požadovanou otázku delšího čekání. Pro více než dvacet minut odečtěte CDF od jedné: 0.188876, přibližně 18.89%. Dvanáct je průměrná doba čekání, nikoli intenzita dvanácti příchodů za minutu.
| x | CDF |
|---|---|
| 20 | 0.811124 |
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 | CDF |
| 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. Pro více než dvacet minut odečtěte CDF od jedné: 0.188876, přibližně 18.89%. Dvanáct je průměrná doba čekání, nikoli intenzita dvanácti příchodů za minutu.
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.