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: nejvýše pět příchodů na podporu za hodinu
Předpokládejte, že příchody na podporu sledují Poissonův model s průměrem tří příchodů za hodinu. Ptejte se na nejvýše pět během jedné hodiny.
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 Discrete pro Distribution type, Poisson pro Distribution a poté Cumulative probability (CDF) pro Calculation.
3. Zadejte model
Do Mean count (λ) zadejte 3. Jde o očekávaný počet za jednu hodinu.
4. Zadejte otázku
Pro Value source vyberte Single value. Do Value (x) zadejte 5. Žádné sloupce datového listu se nepřiřazují.
5. Spusťte analýzu
Vyberte Run analysis a poté otevřete Results.
6. Interpretovat výsledky
Zkontrolujte otázku
Předpokládejte Poissonův model s očekávaným počtem λ=3 za jednu hodinu. Otázkou je pravděpodobnost nejvýše pěti příchodů během téže hodiny.
Přečtěte si vypočtenou hodnotu
CDF P(X ≤ x) je 0.916082, přibližně 91.61%. Zahrnuje hodinové počty od nuly do pěti.
Porozumějte významu
Pravý chvost P(X ≥ x) je 0.184737 a zahrnuje pět. Pravděpodobnost více než pěti je doplňkem CDF: přibližně 8.39%.
Používejte model uvážlivě
Před použitím tohoto modelu pro personální plánování ověřte vytížená období, měnící se intenzitu nebo shlukování příchodů. Průměrný počet se musí vztahovat ke stejnému jednohodinovému intervalu.
Další podrobnosti: přečtěte si každou sekci výsledků
Úplné tabulky výsledků používají šest platných číslic, stejně jako Help.
Hodnoty rozdělení
x je mezní počet. CDF zahrnuje počty do x; pravý chvost zahrnuje počty od x výše. Oba zahrnují x. Pravý chvost P(X ≥ x) je 0.184737 a zahrnuje pět. Pravděpodobnost více než pěti je doplňkem CDF: přibližně 8.39%.
| x | CDF P(X ≤ x) | Pravý chvost P(X ≥ x) |
|---|---|---|
| 5 | 0.916082 | 0.184737 |
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 | Discrete |
| Rozdělení | Poisson |
| Výpočet | CDF |
| Intenzita (λ) | 3 |
- Poisson(λ=3.0)
7. Vytvořit zprávu
Zachovejte Distribution values (nebo tabulku kvantilů) a Distribution summary. Uveďte předpoklady modelu, časovou jednotku nebo interval počtů a zodpovídanou otázku. Survival P(X ≥ x) je 0.184737 a zahrnuje pět. Pravděpodobnost více než pěti je doplňkem CDF: přibližně 8.39%.
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.