Los comandos de la aplicación, los identificadores de las hojas de trabajo y los valores de los datos de ejemplo conservan su redacción original. Las capturas de pantalla, los gráficos y las descargas están en inglés. Los ejemplos conservan la notación numérica original en inglés: punto decimal y coma como separador de millares.
Ejemplo: densidad del tiempo de espera en doce minutos
Supón tiempos de espera con distribución exponencial y una media de doce minutos. Evalúa la densidad en doce minutos.
Descargar los escenarios de referencia (CSV, en inglés)Es el mismo ejemplo que se utiliza en Help. El CSV enumera escenarios de referencia. Introduce manualmente el escenario seleccionado en Inputs; importarlo no configura esta calculadora. Utiliza Open example in a practice copy en Help para rellenar previamente las entradas.
1. Crear el espacio de trabajo
En la barra lateral, abre Basic Statistics y elige Distributions. Crea un análisis, ponle un nombre, selecciona New blank worksheet y elige Create analysis.
2. Elegir el cálculo
En Inputs, elige Continuous en Distribution type, Exponential en Distribution y Probability density (PDF) en Calculation.
3. Introducir el modelo
Elige Mean θ en Exponential parameter. Introduce 12 en Mean (θ), en minutos.
4. Introducir la pregunta
Elige Single value en Value source. Introduce 12 en Value (x), en minutos. No se asignan columnas de la hoja de trabajo.
5. Ejecutar el análisis
Elige Run analysis y abre Results.
6. Interpretar los resultados
Comprobar la pregunta
Supón tiempos de espera con distribución exponencial y una media de doce minutos. Evalúa la densidad en doce minutos.
Leer el valor calculado
La PDF es 0.0306566 por minuto. Es la altura de la curva de densidad en doce minutos.
Entender qué significa
La densidad no es una probabilidad. Un punto exacto tiene probabilidad cero en este modelo continuo. La probabilidad de un intervalo de tiempo es un área bajo la curva.
Utilizar el modelo con cuidado
Para una pregunta práctica, define un intervalo, por ejemplo, de diez a quince minutos. Resta la CDF en diez de la CDF en quince para obtener su probabilidad bajo el modelo.
Más detalles: leer cada sección de resultados
Las tablas de resultados completas utilizan seis cifras significativas, como en Help.
Valores de la distribución
x es el tiempo introducido en minutos. PDF es la densidad en x, con unidades de inverso de minutos. No la conviertas directamente en un porcentaje de probabilidad. La densidad no es una probabilidad. Un punto exacto tiene probabilidad cero en este modelo continuo. La probabilidad de un intervalo de tiempo es un área bajo la curva.
| x | |
|---|---|
| 12 | 0.0306566 |
Resumen de la distribución
El tipo distingue los valores continuos de los recuentos enteros. La distribución indica el modelo. El cálculo registra PMF (probabilidad de un recuento exacto), PDF (densidad), CDF (probabilidad acumulada) o ICDF (cuantil). Las demás filas registran los parámetros activos; son supuestos introducidos en Inputs.
| Ajuste | Valor |
|---|---|
| Tipo | Continuous |
| Distribución | Exponential |
| Cálculo | |
| Media (θ) | 12 |
- Distribución exponencial (media θ=12.0) mediante expon(scale=θ)
7. Crear un informe
Conserva Distribution values (o la tabla de cuantiles) y Distribution summary. Indica los supuestos del modelo, la unidad de tiempo o el intervalo de recuento y la pregunta que se responde. La densidad no es una probabilidad. Un punto exacto tiene probabilidad cero en este modelo continuo. La probabilidad de un intervalo de tiempo es un área bajo la curva.
Selecciona Add to report de la ejecución completada. Abre Choose individual items and advanced options para seleccionar tablas y gráficos y, a continuación, selecciona Add to draft. Los elementos ocultos se conservan en el análisis guardado.
Asigna un nombre al informe y añade el objetivo del estudio y tu interpretación. Selecciona Save, revisa Preview, y después utiliza Export → Download HTML. El ejemplo siguiente contiene todo el contenido seleccionado, incluidos los resultados que no caben en una sola pantalla.