I comandi dell’app, gli identificatori dei fogli dati e i valori dei dati di esempio conservano la forma originale. Screenshot, grafici e file da scaricare sono in inglese. Gli esempi mantengono il punto decimale e la virgola come separatore delle migliaia della notazione inglese originale; i prezzi e i conteggi del sito seguono invece la formattazione italiana.
Esempio: fermi di confezionamento per ora di funzionamento
96 fermi durante 210 ore di funzionamento, registrati in 30 periodi non sovrapposti.
Scarica il riferimento dello studio (CSV)È lo stesso esempio usato in Help. Il CSV è un riferimento per lo studio fornito. Inserisci manualmente le statistiche verificate nella scheda Inputs; importare il CSV non compila questa calcolatrice. Usa Open example in a practice copy in Help per precompilare i dati in ingresso.
1. Crea l’ambiente di lavoro
Nella barra laterale, apri Basic Statistics e scegli Confidence Intervals. Crea un’analisi, assegnale un nome, seleziona New blank worksheet, quindi scegli Create analysis.
2. Scegli l’intervallo
Nella scheda Inputs, scegli Poisson rate per Parameter. Inserisci 0.95 in Confidence level (0–1) per un intervallo al 95%.
3. Inserisci le statistiche riepilogative
In Summarized data, inserisci i valori seguenti. Non viene assegnata alcuna colonna del foglio dati.
Inserisci 96 in Number of events.
Inserisci 210 in Total exposure.
4. Esegui l’analisi
Scegli Run analysis, quindi apri Results.
5. Interpreta i risultati
Individua che cosa stima l’intervallo
96 fermi durante 210 ore di funzionamento, registrati in 30 periodi non sovrapposti. Il parametro selezionato è il tasso di Poisson.
Leggi la stima e i limiti
Il tasso stimato è 96/210 = 0.4571 fermi per ora di funzionamento. L’intervallo esatto nominale al 95% è 0.3703–0.5583 fermi all’ora.
Mantieni chiara l’interpretazione
L’esposizione totale è espressa in ore di funzionamento, non nel numero di periodi. L’intervallo assume un processo di eventi di Poisson appropriato; tassi variabili o eventi raggruppati possono violare il modello.
Usa l’incertezza nella decisione
Esamina i periodi per rilevare cambiamenti delle condizioni o raggruppamenti dei fermi. Confronta i tassi solo con unità di esposizione coerenti e condizioni operative comparabili.
Altri dettagli: leggi ogni sezione dei risultati
Le tabelle complete dei risultati usano sei cifre significative, come in Help.
Intervallo di confidenza
Parametro indica la grandezza della popolazione. Il livello di confidenza nominale è 95%. Sotto il modello di Poisson, questo metodo esatto basato sui conteggi ha una copertura almeno pari a quel livello; i conteggi discreti possono renderlo conservativo. Stima è il valore basato sul campione; Limite inferiore e Limite superiore ne delimitano l’incertezza. Metodo registra il calcolo. L’esposizione totale è espressa in ore di funzionamento, non nel numero di periodi. L’intervallo assume un processo di eventi di Poisson appropriato; tassi variabili o eventi raggruppati possono violare il modello.
| Statistica | Valore |
|---|---|
| Parametro | Tasso di Poisson |
| Livello di confidenza | 0.95 |
| Stima | 0.457143 |
| Limite inferiore | 0.370287 |
| Limite superiore | 0.55825 |
| Metodo | Esatto (chi quadrato) |
6. Crea un report
Conserva la tabella Confidence interval completa, il parametro selezionato, il livello di confidenza, il metodo e le statistiche inserite. L’esposizione totale è espressa in ore di funzionamento, non nel numero di periodi. L’intervallo assume un processo di eventi di Poisson appropriato; tassi variabili o eventi raggruppati possono violare il modello.
Seleziona Add to report dall’esecuzione completata. Apri Choose individual items and advanced options per selezionare tabelle e grafici, quindi scegli Add to draft. Gli elementi nascosti restano nell’analisi salvata.
Assegna un nome al report e aggiungi lo scopo dello studio e la tua interpretazione. Seleziona Save, controlla Preview, quindi usa Export → Download HTML. L’esempio seguente contiene tutti i contenuti selezionati, compresi i risultati che occupano più di una schermata.