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 : seuil à 95% des arrivées horaires à l’assistance
Supposez un modèle de Poisson avec trois arrivées par heure à l’assistance. Trouvez un effectif qui inclut au moins 95% des effectifs horaires modélisés.
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 Discrete pour Distribution type, Poisson pour Distribution, puis Inverse cumulative probability (quantile) pour Calculation.
3. Saisir le modèle
Saisissez 3 dans Mean count (λ). C’est l’effectif attendu en une heure.
4. Saisir la question
Saisissez 0.95 dans Cumulative probability. Choisissez P(X ≤ x) pour Tail. 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 un modèle de Poisson avec trois arrivées par heure à l’assistance. Trouvez un effectif qui inclut au moins 95% des effectifs horaires modélisés.
Lire la valeur calculée
Le seuil x vaut 6. C’est le plus petit effectif entier pour lequel P(X ≤ x) atteint au moins 0.95.
Comprendre le résultat
P(X≤5)≈91.61%, tandis que P(X≤6)≈96.65%. Six est donc le plus petit effectif atteignant la cible de 95%. Les effectifs entiers font croître la probabilité cumulée par paliers ; six n’est pas un effectif maximal possible.
Utiliser le modèle avec discernement
Traitez six comme un seuil de planification fondé sur le modèle. Tenez compte de la queue supérieure restante et vérifiez si le taux d’arrivée reste comparable au fil du temps.
Plus de détails : lire chaque section des résultats
Les tableaux complets de résultats utilisent six chiffres significatifs, comme dans Help.
Seuil discret
La probabilité cible est de 0.95. La queue le signifie au plus (X ≤ x). Le seuil x est le plus petit entier atteignant cette cible : P(X≤5)≈91.61%, mais P(X≤6)≈96.65%.
| Probabilité cible | Queue | Seuil x |
|---|---|---|
| 0.95 | le | 6 |
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 | Discrete |
| Loi | Poisson |
| Calcul | ICDF |
| Taux (λ) | 3 |
- Poisson(λ=3.0)
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. Les effectifs entiers font croître la probabilité cumulée par paliers. La probabilité cumulée jusqu’à six peut dépasser 95% ; six n’est pas un effectif maximal possible.
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.