Exponentialverteilte Zufallsdaten erzeugen

Erzeugen Sie simulierte Werte aus einem ausgewählten Wahrscheinlichkeitsmodell, mit einem festen Startwert, wenn Sie die Stichprobe wiederholen möchten.

Anleitungen · Arbeitsblätter und Datenwerkzeuge · 4 Min. Lesezeit

App-Befehle, Arbeitsblattkennungen und Werte der Beispieldaten bleiben im Original erhalten. Screenshots, Diagramme und Dateien zum Herunterladen liegen im englischen Original vor. Die Zahlen in dieser Anleitung verwenden die englische Schreibweise mit Dezimalpunkt und Tausenderkomma.

Beispiel: Zeitabstände zwischen Ankünften

Erzeugen Sie für eine Übungsstudie 200 simulierte Zeitabstände zwischen Ankünften in Minuten. Jede Zeile steht für eine Wartezeit.

Generatorparameter herunterladen (Referenz-CSV)

Dieses Beispiel wird auch in Help verwendet. Die CSV-Datei listet die Generatorparameter als Referenz auf. Geben Sie diese unter Inputs manuell ein; der CSV-Import konfiguriert den Generator nicht und liefert keine gemessenen Beobachtungen.

1. Generator erstellen

Wählen Sie in der Seitenleiste Data utilities und anschließend Create Random Data. Benennen Sie die Analyse, wählen Sie New blank worksheet und anschließend Create analysis. In dieses Arbeitsblatt werden die erzeugten Spalten geschrieben.

2. Zu erzeugende Variable festlegen

Geben Sie unter Inputs im Bereich Generated variables bei Column name den Namen arrival_gap_min und bei Number of observations den Wert 200 ein. Wählen Sie unter Distribution die Option Exponential.

Geben Sie bei Scale (β) den Wert 6 und bei Threshold den Wert 0 ein. Beide Parameter verwenden Minuten. Der Skalenparameter ist die mittlere Wartezeit oberhalb des Schwellenwerts, keine Ankunftsrate.

3. Startwert und Ziel festlegen

Öffnen Sie Reproducibility und geben Sie bei Random seed den Wert 42 ein.

Prüfen Sie Worksheet output: Das Ziel sollte das Arbeitsblatt Ihrer Analyse mit einer neuen Spalte sein. Führen Sie die Erzeugung einmal aus, um dieses Beispiel zu reproduzieren. Jeder erfolgreiche Durchlauf fügt neue Spalten hinzu.

Create Random Data: Eingaben mit den Spaltenzuordnungen und Einstellungen des Beispiels
Englischsprachige Ansicht Inputs mit der Exponential-Definition und dem Startwert 42. Das Arbeitsblatt erhält eine neue Spalte. Bild in voller Größe ansehen (öffnet sich in einem neuen Tab)

4. Daten erzeugen

Wählen Sie Generate data und öffnen Sie anschließend Results. Öffnen Sie Worksheet, um die neuen Spalten zu sehen.

5. Ergebnisse interpretieren

  1. Erzeugte Ausgabe prüfen

    Es gibt eine neue Spalte, arrival_gap_min, mit 200 Werten. Dies sind simulierte Beobachtungen zum Üben, keine gemessenen Produktionsdaten.

  2. Modell lesen

    Bei einem Schwellenwert von 0 und einem Skalenparameter von 6 Minuten beträgt die mittlere Wartezeit des Modells 6 Minuten. Kurze Zeitabstände treten häufig auf, längere Wartezeiten bleiben aber möglich. Der Stichprobenmittelwert muss nicht genau 6 Minuten betragen.

  3. Eine erzeugte Zeile lesen

    Der erste erzeugte Zeitabstand beträgt etwa 14.425 Minuten. Er liegt über dem Modellmittelwert, was zulässig ist. Der Wert ist ein Zeitabstand zwischen Ankünften, kein Ankunftszeitpunkt.

  4. Stichprobe gezielt verwenden

    Verwenden Sie die erzeugten Spalten, um eine Analyse zu üben oder das vorgegebene Modell zu untersuchen. Der Startwert 42 wiederholt diese Stichprobe bei gleicher Reihenfolge der Definitionen und gleicher Berechnungsversion. Ein leerer Startwert fordert eine neue Stichprobe an. Ein erneutes Ausführen von Generate data fügt Spalten hinzu und ersetzt die vorherige Ausgabe nicht.

Weitere Einzelheiten: die einzelnen Ergebnisabschnitte lesen

Vollständige Ergebnistabellen verwenden wie im Bereich Help sechs signifikante Stellen.

Erzeugungszusammenfassung

Die Zusammenfassung listet arrival_gap_min, seine 200 gültigen Werte, die Verteilung und den Startwert 42 auf.

Berechnete Beispielausgabe. Das Ausführen einer Übungskopie schreibt neue Spalten in deren unabhängiges Arbeitsblatt.

Erzeugungszusammenfassung · 1 Zeile
DefinitionAusgabespalteVerteilungGültige WerteStartwert
arrival_gap_minarrival_gap_minexponential20042

Erfasste Generatorparameter

Bei einem Schwellenwert von 0 und einem Skalenparameter von 6 Minuten beträgt die mittlere Wartezeit des Modells 6 Minuten. Kurze Zeitabstände treten häufig auf, längere Wartezeiten bleiben aber möglich. Der Stichprobenmittelwert muss nicht genau 6 Minuten betragen.

Erfasste Generatorparameter · 2 Zeilen
DefinitionParameterWert
arrival_gap_minscale6
arrival_gap_minthreshold0

Erzeugte Werte

Alle 200 erzeugten Zeilen bleiben in Erzeugungsreihenfolge erhalten. Der erste erzeugte Zeitabstand beträgt etwa 14.425 Minuten. Er liegt über dem Modellmittelwert, was zulässig ist. Der Wert ist ein Zeitabstand zwischen Ankünften, kein Ankunftszeitpunkt.

Erfasste Werte in ursprünglicher Zeilenreihenfolge. Exporte behalten die volle numerische Präzision bei.

Erzeugte Werte · 200 Zeilen
Zeilearrival_gap_min
114.4253
214.0171
314.3086
41.67877
50.518624
68.71596
78.45976
818.7458
90.475765
106.27937
110.422618
126.53414
1310.388
142.32137
157.38951
160.92264
170.549464
181.89108
195.4072
202.47791
217.48432
221.34146
2311.0278
247.36252
253.93478
262.50252
272.71992
280.462463
291.07779
304.11192
312.33208
327.58524
334.25094
341.42758
352.76653
363.84934
372.063
381.93147
395.27349
401.78168
418.00221
428.34518
436.5045
440.43817
456.80441
468.12603
476.73224
481.68029
491.92562
500.994415
512.12618
520.126839
531.00414
547.89034
5523.9745
563.38123
571.70424
582.38654
592.16805
600.777802
616.49995
628.25509
639.04685
6431.8593
6512.64
669.8692
676.26095
683.55515
690.266721
705.73962
713.7283
729.04777
7312.168
741.99241
750.298504
765.54893
7715.3205
784.92643
7912.7857
804.51809
817.88396
821.7327
830.806504
840.854885
850.706094
860.328039
8710.2996
882.69169
892.31679
905.60976
911.1236
9211.5098
937.75174
941.97545
951.20355
963.18612
971.82899
980.454432
993.02136
10013.5113
1016.0531
10218.4945
10312.2786
1046.70735
10511.1036
1064.36158
1076.4071
1082.28131
1091.31432
11012.8695
1110.841818
1121.12739
1131.86145
1145.805
1152.48303
1164.1069
11712.9587
1189.25032
1197.02748
1201.0257
1217.13653
1222.72687
1230.742582
1242.39655
1250.423345
1265.49051
1275.83006
1281.7658
1290.275049
13016.3759
1314.84679
1328.92844
1332.11677
13410.0584
1359.84763
1360.558793
13732.5895
1384.04158
1398.38655
1401.46219
1415.90293
1421.71746
1439.68367
1442.77845
1454.67458
1463.16842
1474.52106
1482.83381
1493.67796
1500.172329
1519.52505
15215.0579
1533.48576
15420.4245
1551.00852
15616.7079
1572.18613
1584.01195
15914.622
1600.76155
1611.14591
1628.05517
1635.89427
1641.72781
1652.66015
1664.49911
16711.3985
1682.14992
1694.59039
1702.12511
1711.82591
17212.8013
1733.3395
1748.03655
1751.81622
1761.11621
1776.85445
1788.50472
1795.70532
1807.12411
1816.11311
1826.55174
18313.5281
18416.9408
1853.97414
1860.54447
1878.42241
1885.07716
18914.6428
1906.26684
1910.841618
1926.29524
1933.43467
1940.690817
1951.6431
19620.8562
1972.41756
1981.54855
1992.66464
20012.4041

6. Bericht erstellen

Bewahren Sie im englischsprachigen Originalbericht Generation summary, Captured generator parameters und Generated values auf. Dokumentieren Sie den Startwert, das Modell und seine Einheiten. Kennzeichnen Sie die Ausgabe als simulierte Übungsdaten.

Wählen Sie Add to report im abgeschlossenen Analyselauf. Öffnen Sie Choose individual items and advanced options zur Auswahl von Tabellen und Diagrammen und wählen Sie anschließend Add to draft. Ausgeblendete Elemente bleiben in der gespeicherten Analyse erhalten.

Geben Sie dem Bericht einen Namen und ergänzen Sie den Zweck der Untersuchung sowie Ihre Interpretation. Wählen Sie Save, prüfen Sie Preview und verwenden Sie anschließend Export → Download HTML. Das folgende Beispiel enthält den gesamten ausgewählten Inhalt, auch Ergebnisse, die über eine Bildschirmansicht hinausgehen.

Dieser Bericht wurde in der App erstellt und liegt im englischen Original vor. Vollständige Originalausgabe der App für dieses Help-Beispiel mit den zugehörigen Tabellen, Diagrammen und Hinweisen zum Analyselauf. Die Zahlen im Bericht behalten die in der App angezeigte numerische Präzision bei. Exportierte Diagramme sind statisch. Auf schmalen Bildschirmen können Sie breite Diagramme und Tabellen horizontal scrollen.
Beispielbericht ansehen: 200 Zeitabstände zwischen Ankünften erzeugen

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