지수분포 난수 데이터 생성

선택한 확률 모형에서 모의 값을 생성합니다. 표본을 재현해야 할 때는 고정 시드를 사용합니다.

가이드 · 워크시트와 데이터 도구 · 읽는 데 4분

앱 명령어, 워크시트 식별자 및 예제 데이터 값은 원문 그대로 유지됩니다. 스크린샷, 차트 및 다운로드 파일은 영어로 제공됩니다. 예제는 영어 원문의 숫자 표기를 유지하며, 소수점에는 마침표를, 천 단위 구분에는 쉼표를 사용합니다.

예제: 도착 간격

연습용 연구를 위해 분 단위의 모의 도착 간격 200개를 생성합니다. 각 행은 대기 시간 하나를 나타냅니다.

생성기 모수 다운로드(영문 참고 CSV)

Help에서 사용하는 것과 같은 예제입니다. CSV에는 참고용 생성기 모수가 담겨 있습니다. Inputs에 직접 입력합니다. CSV를 가져와도 생성기가 설정되거나 실측 관측값이 제공되지는 않습니다.

1. 생성기 만들기

사이드바에서 Data utilities를 선택한 다음 Create Random Data를 선택합니다. 분석 이름을 지정하고 New blank worksheet를 선택한 뒤 Create analysis를 선택합니다. 생성된 열은 이 워크시트에 추가됩니다.

2. 생성할 변수 설정

Inputs의 Generated variables에서 Column name에 arrival_gap_min을, Number of observations에 200을 입력합니다. Distribution에서 Exponential을 선택합니다.

Scale (β)에 6을, Threshold에 0을 입력합니다. 두 모수 모두 분 단위입니다. 척도는 분계점을 뺀 대기 시간의 평균이며 도착률이 아닙니다.

3. 시드와 출력 위치 설정

Reproducibility를 열고 Random seed에 42를 입력합니다.

Worksheet output을 확인합니다. 출력 위치는 분석 워크시트여야 하며 새 열이 하나 생성되어야 합니다. 이 예제를 재현하려면 한 번 생성합니다. 실행에 성공할 때마다 새 열이 추가됩니다.

Create Random Data: 예제의 열 지정과 설정이 표시된 Inputs
Inputs의 지수분포 생성 설정과 시드 42를 보여 주는 영어 원본 입력 화면입니다. 워크시트에 새 열이 하나 추가됩니다. 이미지를 원본 크기로 보기 (새 탭에서 열림)

4. 데이터 생성

Generate data를 선택한 다음 Results를 엽니다. Worksheet를 열어 새 열을 확인합니다.

5. 결과 해석

  1. 생성된 출력 확인

    arrival_gap_min이라는 새 열 하나에 값 200개가 있습니다. 이는 연습용 모의 관측값이며 생산 현장의 실측 데이터가 아닙니다.

  2. 모형 읽기

    분계점이 0이고 척도가 6분이면 모형의 평균 대기 시간은 6분입니다. 짧은 간격이 흔하지만 더 긴 대기도 가능합니다. 표본 평균이 정확히 6분일 필요는 없습니다.

  3. 생성된 행 읽기

    첫 번째로 생성된 간격은 약 14.425분입니다. 모형 평균을 초과하지만 모형에서 가능한 값입니다. 이 값은 도착이 발생한 시각이 아니라 도착 사이의 간격입니다.

  4. 목적에 맞게 표본 활용

    생성된 열을 사용하여 분석을 연습하거나 주어진 모형을 탐색합니다. 생성 항목의 설정과 순서, 계산 버전이 같으면 시드 42로 이 표본을 재현할 수 있습니다. 시드를 비워 두면 새 표본을 요청합니다. Generate data를 다시 실행하면 이전 출력을 대체하지 않고 열을 추가합니다.

자세히 보기: 각 결과 섹션 읽기

전체 결과 표는 Help와 동일하게 유효숫자 여섯 자리로 표시합니다.

생성 요약

요약에는 arrival_gap_min, 유효한 값 200개, 분포 및 시드 42가 표시됩니다.

계산된 예제 출력입니다. 연습용 사본을 실행하면 해당 사본의 별도 워크시트에 새 열이 기록됩니다.

생성 요약 · 1행
생성 항목출력 열분포유효한 값의 수시드
arrival_gap_minarrival_gap_minexponential20042

기록된 생성기 모수

분계점이 0이고 척도가 6분이면 모형의 평균 대기 시간은 6분입니다. 짧은 간격이 흔하지만 더 긴 대기도 가능합니다. 표본 평균이 정확히 6분일 필요는 없습니다.

기록된 생성기 모수 · 2행
생성 항목모수값
arrival_gap_minscale6
arrival_gap_minthreshold0

생성된 값

생성된 200개 행 전체가 생성 순서대로 유지됩니다. 첫 번째로 생성된 간격은 약 14.425분입니다. 모형 평균을 초과하지만 모형에서 가능한 값입니다. 이 값은 도착이 발생한 시각이 아니라 도착 사이의 간격입니다.

원래 행 순서로 기록된 값입니다. 내보낼 때는 수치의 전체 정밀도를 유지합니다.

생성된 값 · 200행
행arrival_gap_min
114.4253
214.0171
314.3086
41.67877
50.518624
68.71596
78.45976
818.7458
90.475765
106.27937
110.422618
126.53414
1310.388
142.32137
157.38951
160.92264
170.549464
181.89108
195.4072
202.47791
217.48432
221.34146
2311.0278
247.36252
253.93478
262.50252
272.71992
280.462463
291.07779
304.11192
312.33208
327.58524
334.25094
341.42758
352.76653
363.84934
372.063
381.93147
395.27349
401.78168
418.00221
428.34518
436.5045
440.43817
456.80441
468.12603
476.73224
481.68029
491.92562
500.994415
512.12618
520.126839
531.00414
547.89034
5523.9745
563.38123
571.70424
582.38654
592.16805
600.777802
616.49995
628.25509
639.04685
6431.8593
6512.64
669.8692
676.26095
683.55515
690.266721
705.73962
713.7283
729.04777
7312.168
741.99241
750.298504
765.54893
7715.3205
784.92643
7912.7857
804.51809
817.88396
821.7327
830.806504
840.854885
850.706094
860.328039
8710.2996
882.69169
892.31679
905.60976
911.1236
9211.5098
937.75174
941.97545
951.20355
963.18612
971.82899
980.454432
993.02136
10013.5113
1016.0531
10218.4945
10312.2786
1046.70735
10511.1036
1064.36158
1076.4071
1082.28131
1091.31432
11012.8695
1110.841818
1121.12739
1131.86145
1145.805
1152.48303
1164.1069
11712.9587
1189.25032
1197.02748
1201.0257
1217.13653
1222.72687
1230.742582
1242.39655
1250.423345
1265.49051
1275.83006
1281.7658
1290.275049
13016.3759
1314.84679
1328.92844
1332.11677
13410.0584
1359.84763
1360.558793
13732.5895
1384.04158
1398.38655
1401.46219
1415.90293
1421.71746
1439.68367
1442.77845
1454.67458
1463.16842
1474.52106
1482.83381
1493.67796
1500.172329
1519.52505
15215.0579
1533.48576
15420.4245
1551.00852
15616.7079
1572.18613
1584.01195
15914.622
1600.76155
1611.14591
1628.05517
1635.89427
1641.72781
1652.66015
1664.49911
16711.3985
1682.14992
1694.59039
1702.12511
1711.82591
17212.8013
1733.3395
1748.03655
1751.81622
1761.11621
1776.85445
1788.50472
1795.70532
1807.12411
1816.11311
1826.55174
18313.5281
18416.9408
1853.97414
1860.54447
1878.42241
1885.07716
18914.6428
1906.26684
1910.841618
1926.29524
1933.43467
1940.690817
1951.6431
19620.8562
1972.41756
1981.54855
1992.66464
20012.4041

6. 보고서 만들기

Generation summary, Captured generator parameters 및 Generated values를 보관합니다. 시드, 모형 및 단위를 기록하고 출력을 연습용 모의 데이터로 표시합니다.

완료된 실행 결과에서 Add to report 항목을 선택합니다. 표와 차트를 선택하려면 Choose individual items and advanced options 항목을 엽니다. 그런 다음 Add to draft 항목을 선택합니다. 숨긴 항목은 저장된 분석에 남아 있습니다.

보고서 이름을 정하고 분석 목적과 해석을 추가합니다. Save 항목을 선택하고 Preview에서 내용을 확인한 뒤 Export → Download HTML을 사용합니다. 아래 예시는 한 화면에 다 보이지 않는 결과까지 포함하여 선택한 콘텐츠 전체를 보여 줍니다.

이 보고서는 앱에서 생성되었으며 영어로 제공됩니다. 해당하는 표, 차트, 실행 메모를 포함한 이 Help 예제의 앱 원본 출력 전체. 보고서의 숫자는 앱에 표시된 자릿수를 따릅니다. 내보낸 차트는 정적 차트입니다. 화면이 좁을 때는 넓은 차트와 표를 가로로 스크롤하세요.
예제 보고서 보기: 도착 간격 200개 생성

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