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: una soglia al 95% per gli arrivi orari al servizio di assistenza
Assumi un modello di Poisson con tre arrivi al servizio di assistenza all’ora. Trova un conteggio che includa almeno il 95% dei conteggi orari del modello.
Scarica il riferimento dello scenario (CSV)È lo stesso esempio usato in Help. Il CSV elenca scenari di riferimento. Inserisci manualmente lo scenario selezionato nella scheda Inputs; importarlo non configura questo calcolatore. 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 Distributions. Crea un’analisi, assegnale un nome, seleziona New blank worksheet, quindi scegli Create analysis.
2. Scegli il calcolo
Nella scheda Inputs, scegli Discrete per Distribution type, Poisson per Distribution, poi Inverse cumulative probability (quantile) per Calculation.
3. Inserisci il modello
Inserisci 3 in Mean count (λ). È il conteggio atteso in un’ora.
4. Inserisci la domanda
Inserisci 0.95 in Cumulative probability. Scegli P(X ≤ x) per Tail. Non viene assegnata alcuna colonna del foglio dati.
5. Esegui l’analisi
Scegli Run analysis, quindi apri Results.
6. Interpreta i risultati
Controlla la domanda
Assumi un modello di Poisson con tre arrivi al servizio di assistenza all’ora. Trova un conteggio che includa almeno il 95% dei conteggi orari del modello.
Leggi il valore calcolato
Il valore critico x è 6. È il più piccolo conteggio intero per cui P(X ≤ x) raggiunge almeno 0.95.
Comprendi il significato
P(X≤5)≈91.61%, mentre P(X≤6)≈96.65%. Sei è quindi il più piccolo conteggio che raggiunge l’obiettivo del 95%. I conteggi interi fanno salire la probabilità cumulativa a gradini; sei non è il conteggio massimo possibile.
Usa il modello con cautela
Tratta sei come una soglia di pianificazione basata sul modello. Considera la coda superiore rimanente e verifica che il tasso di arrivo resti comparabile nel tempo.
Altri dettagli: leggi ogni sezione dei risultati
Le tabelle complete dei risultati usano sei cifre significative, come in Help.
Valore critico discreto
La probabilità obiettivo è 0.95. Il codice di coda le significa al massimo (X ≤ x). Il valore critico x è il più piccolo intero che raggiunge l’obiettivo: P(X≤5)≈91.61%, ma P(X≤6)≈96.65%.
| Probabilità obiettivo | Coda | Valore critico x |
|---|---|---|
| 0.95 | le | 6 |
Riepilogo della distribuzione
Tipo distingue i valori continui dai conteggi interi. Distribuzione indica il modello. Calcolo registra PMF (probabilità di un conteggio esatto), PDF (densità), CDF (probabilità cumulativa) o ICDF (quantile). Le righe restanti registrano i parametri attivi: sono ipotesi inserite nella scheda Inputs.
| Impostazione | Valore |
|---|---|
| Tipo | Discrete |
| Distribuzione | Poisson |
| Calcolo | ICDF |
| Tasso (λ) | 3 |
- Poisson(λ=3.0)
7. Crea un report
Conserva Distribution values (o la tabella dei quantili) e Distribution summary. Specifica le ipotesi del modello, l’unità di tempo o l’intervallo di conteggio e la domanda a cui rispondi. I conteggi interi fanno aumentare la probabilità cumulativa a gradini. La probabilità a sei può superare il 95%; sei non è il conteggio massimo possibile.
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.