Les commandes de l’application, les identifiants des feuilles de données et les valeurs des données d’exemple conservent leur forme d’origine. Les captures d’écran, graphiques et fichiers à télécharger sont en anglais. Les exemples conservent les conventions numériques anglaises : point décimal et virgule de séparation des milliers.
Exemple : attendre plus de vingt minutes
Supposez que l’attente jusqu’à la prochaine arrivée suit un modèle exponentiel de moyenne douze minutes. Recherchez la probabilité d’attendre plus de vingt minutes.
Télécharger les scénarios de référence (CSV en anglais)C’est le même exemple que dans Help. Le CSV liste des scénarios de référence. Saisissez le scénario choisi manuellement dans Inputs ; l’importation ne configure pas ce calculateur. Utilisez Open example in a practice copy dans Help pour préremplir les données d’entrée.
1. Créer l’espace de travail
Dans la barre latérale, ouvrez Basic Statistics et choisissez Distributions. Créez une analyse, nommez-la, sélectionnez New blank worksheet, puis choisissez Create analysis.
2. Choisir le calcul
Dans Inputs, choisissez Continuous pour Distribution type, Exponential pour Distribution, puis Cumulative probability (CDF) pour Calculation.
3. Saisir le modèle
Choisissez Mean θ pour Exponential parameter. Saisissez 12 dans Mean (θ), en minutes.
4. Saisir la question
Choisissez Single value pour Value source. Saisissez 20 dans Value (x), en minutes. Aucune colonne de feuille n’est affectée.
5. Exécuter l’analyse
Choisissez Run analysis, puis ouvrez Results.
6. Interpréter les résultats
Vérifier la question
Supposez que l’attente jusqu’à la prochaine arrivée suit un modèle exponentiel de moyenne douze minutes. Recherchez la probabilité d’attendre plus de vingt minutes.
Lire la valeur calculée
La CDF affichée vaut 0.811124 : environ 81.11% des attentes modélisées sont inférieures ou égales à vingt minutes.
Comprendre le résultat
Pour plus de vingt minutes, soustrayez la CDF de un : 0.188876, soit environ 18.89%. Douze est le temps d’attente moyen, et non un taux de douze arrivées par minute.
Utiliser le modèle avec discernement
Sous le modèle exponentiel indiqué, environ 18.89% des attentes dépassent 20 minutes. Vérifiez qu’un taux d’arrivée constant est raisonnable avant d’appliquer cette réponse et conservez la moyenne et le seuil en minutes.
Plus de détails : lire chaque section des résultats
Les tableaux complets de résultats utilisent six chiffres significatifs, comme dans Help.
Valeurs de la loi
x est le temps d’attente saisi en minutes. La CDF est P(X ≤ x) ; son complément répond à la question du dépassement. Pour plus de vingt minutes, soustrayez la CDF de un : 0.188876, soit environ 18.89%. Douze est le temps d’attente moyen, et non un taux de douze arrivées par minute.
| x | CDF |
|---|---|
| 20 | 0.811124 |
Résumé de la loi
Le type distingue les valeurs continues des effectifs entiers. La loi désigne le modèle. Le calcul indique PMF (probabilité d’un effectif exact), PDF (densité), CDF (probabilité cumulée) ou ICDF (quantile). Les autres lignes enregistrent les paramètres actifs ; ce sont des hypothèses saisies dans Inputs.
| Réglage | Valeur |
|---|---|
| Type | Continuous |
| Loi | Exponential |
| Calcul | CDF |
| Moyenne (θ) | 12 |
- Loi exponentielle (moyenne θ=12.0) via expon(scale=θ)
7. Créer un rapport
Conservez Distribution values (ou le tableau des quantiles) et Distribution summary. Précisez les hypothèses du modèle, l’unité de temps ou l’intervalle de dénombrement et la question traitée. Pour plus de vingt minutes, soustrayez la CDF de un : 0.188876, soit environ 18.89%. Douze est le temps d’attente moyen, et non un taux de douze arrivées par minute.
Sélectionnez Add to report dans l’exécution terminée. Ouvrez Choose individual items and advanced options pour sélectionner les tableaux et graphiques, puis choisissez Add to draft. Les éléments masqués restent dans l’analyse enregistrée.
Nommez le rapport et ajoutez l’objectif de l’étude ainsi que votre interprétation. Sélectionnez Save, vérifiez Preview, puis utilisez Export → Download HTML. L’exemple ci-dessous contient l’intégralité du contenu sélectionné, y compris les résultats au-delà d’un seul écran.