Nazwy poleceń aplikacji, identyfikatory kolumn i wartości danych przykładowych zachowano w oryginale. Zrzuty ekranu, wykresy i pliki do pobrania są w języku angielskim.
Przykład: 90. percentyl czasu oczekiwania
Załóż wykładniczy rozkład czasu oczekiwania o średniej dwunastu minut. Wyznacz czas obejmujący 90% modelowanych oczekiwań.
Pobierz zestawienie scenariuszy (CSV, język angielski)To ten sam przykład, który znajduje się w Help. CSV zawiera scenariusze referencyjne. Wprowadź wybrany scenariusz ręcznie na karcie Inputs; import nie konfiguruje tego kalkulatora. Użyj Open example in a practice copy w Help, aby wstępnie wypełnić dane wejściowe.
1. Utwórz obszar roboczy
Na pasku bocznym otwórz Basic Statistics i wybierz Distributions. Utwórz analizę, nadaj jej nazwę, wybierz New blank worksheet, a następnie Create analysis.
2. Wybierz obliczenie
Na karcie Inputs wybierz Continuous w Distribution type, Exponential w Distribution, a następnie Inverse cumulative probability (quantile) w Calculation.
3. Wprowadź model
Wybierz Mean θ w Exponential parameter. Wpisz 12 w Mean (θ), w minutach.
4. Wprowadź pytanie
Wybierz Single probability w Probability input source. Wpisz 0.9 w Cumulative probability. Nie przypisuje się kolumn arkusza.
5. Uruchom analizę
Wybierz Run analysis, a następnie otwórz Results.
6. Zinterpretuj wyniki
Sprawdź pytanie
Załóż wykładniczy rozkład czasu oczekiwania o średniej dwunastu minut. Wyznacz czas obejmujący 90% modelowanych oczekiwań.
Odczytaj obliczoną wartość
Kwantyl wynosi około 27.63 minut. To percentyl modelu, a nie granica ufności ani maksymalny czas oczekiwania.
Zrozum znaczenie wyniku
Wynik traktuje wprowadzoną średnią 12 minut jako daną; nie uwzględnia niepewności oszacowanej średniej.
Stosuj model ostrożnie
W podanym modelu 90% czasów oczekiwania nie przekracza około 27.63 minut, a 10% jest dłuższych. Porównaj ten czas z celem dla czasu oczekiwania i sprawdź, czy model odpowiada okresowi działania.
Więcej szczegółów: omówienie poszczególnych wyników
Pełne tabele wyników zachowują sześć cyfr znaczących, tak jak w sekcji Help.
Kwantyle rozkładu
Docelowe prawdopodobieństwo to wprowadzone prawdopodobieństwo dolnego ogona. Kwantyl jest odpowiadającym mu czasem oczekiwania w minutach. To percentyl modelu, a nie granica ufności ani maksymalny czas oczekiwania. Jego dokładność zależy od wprowadzonej średniej i modelu czasu oczekiwania.
| Docelowe prawdopodobieństwo | Kwantyl |
|---|---|
| 0.9 | 27.631 |
Podsumowanie rozkładu
Typ odróżnia wartości ciągłe od całkowitych liczebności. Rozkład określa model. Obliczenie wskazuje PMF (prawdopodobieństwo dokładnej liczebności), PDF (gęstość), CDF (prawdopodobieństwo skumulowane) lub ICDF (kwantyl). Pozostałe wiersze zawierają aktywne parametry; są to założenia wprowadzone na karcie Inputs.
| Ustawienie | Wartość |
|---|---|
| Typ | Continuous |
| Rozkład | Exponential |
| Obliczenie | ICDF |
| Średnia (θ) | 12 |
- Wykładniczy(średnia θ=12.0) przez expon(scale=θ)
7. Utwórz raport
Zachowaj Distribution values (lub tabelę kwantyli) oraz Distribution summary. Podaj założenia modelu, jednostkę czasu lub przedział liczebności oraz rozpatrywane pytanie. To percentyl modelu, a nie granica ufności ani maksymalny czas oczekiwania. Jego dokładność zależy od wprowadzonej średniej i modelu czasu oczekiwania. Raport pozostaje w języku angielskim.
Wybierz Add to report z zakończonego przebiegu. Otwórz Choose individual items and advanced options aby wybrać tabele i wykresy, a następnie wybierz Add to draft. Ukryte elementy pozostają w zapisanej analizie.
Nadaj raportowi nazwę, dodaj cel badania i swoją interpretację. Wybierz Save, sprawdź Preview, a następnie użyj Export → Download HTML. Poniższy przykład zawiera całą wybraną treść, w tym wyniki wykraczające poza jeden ekran.