Gere dados aleatórios exponenciais

Crie valores simulados a partir de um modelo probabilístico escolhido, com uma semente fixa quando precisar de repetir a amostra.

Guias · Folhas de cálculo e ferramentas de dados · 4 min de leitura

Os comandos da aplicação, os identificadores das folhas de cálculo e os valores dos dados dos exemplos mantêm a sua forma original. As capturas de ecrã, os gráficos e os ficheiros para transferência estão em inglês. Os exemplos científicos conservam o ponto decimal e a vírgula como separador de milhares da fonte original; os preços e as contagens do sítio seguem as convenções portuguesas.

Exemplo: intervalos entre chegadas

Gere 200 intervalos simulados entre chegadas, em minutos, para um estudo de prática. Cada linha representa um tempo de espera.

Transfira os parâmetros do gerador (CSV de referência)

Este é o mesmo exemplo utilizado em Help. O CSV apresenta os parâmetros do gerador como referência. Introduza-os manualmente em Inputs; importar o CSV não configura o gerador nem fornece observações medidas.

1. Crie o gerador

Na barra lateral, escolha Data utilities e depois Create Random Data. Atribua um nome à análise, selecione New blank worksheet e escolha Create analysis. Esta folha de cálculo recebe as colunas geradas.

2. Defina a variável gerada

Em Inputs, em Generated variables, introduza arrival_gap_min em Column name e 200 em Number of observations. Escolha Exponential em Distribution.

Introduza 6 em Scale (β) e 0 em Threshold. Ambos os parâmetros são expressos em minutos. A escala é o tempo médio de espera acima do limiar, não uma taxa de chegada.

3. Defina a semente e o destino

Abra Reproducibility e introduza 42 em Random seed.

Verifique Worksheet output: o destino deve ser a folha de cálculo da análise, com uma nova coluna. Gere uma vez para reproduzir este exemplo. Cada execução bem-sucedida acrescenta novas colunas.

Create Random Data: Dados de entrada com as atribuições e definições do exemplo
A definição exponencial e a semente 42 em Inputs. A folha de cálculo recebe uma nova coluna. Ver imagem no tamanho original (abre num novo separador)

4. Gere os dados

Escolha Generate data e abra Results. Abra Worksheet para ver as novas colunas.

5. Interpretar resultados

  1. Verifique a saída gerada

    Existe uma nova coluna, arrival_gap_min, com 200 valores. São observações simuladas para prática, não dados medidos da produção.

  2. Leia o modelo

    Com limiar 0 e escala de 6 minutos, o tempo médio de espera do modelo é 6 minutos. Os intervalos curtos são comuns, mas continuam a ser possíveis esperas mais longas. A média amostral não tem de ser exatamente 6 minutos.

  3. Leia uma linha gerada

    O primeiro intervalo gerado é cerca de 14.425 minutos. Excede a média do modelo, o que é permitido. O valor é um intervalo entre chegadas, não o instante em que ocorreu uma chegada.

  4. Utilize a amostra de forma deliberada

    Utilize as colunas geradas para praticar uma análise ou explorar o modelo fornecido. A semente 42 repete esta amostra com as mesmas definições ordenadas e a mesma versão de cálculo. Uma semente em branco pede uma nova amostra. Executar Generate data novamente acrescenta colunas; não substitui a saída anterior.

Mais detalhes: leia cada secção de resultados

As tabelas completas de resultados usam seis algarismos significativos, como na Ajuda.

Resumo da geração

O resumo apresenta arrival_gap_min, os seus 200 valores válidos, a distribuição e a semente 42.

Saída calculada do exemplo. Executar uma cópia de prática escreve novas colunas na respetiva folha de cálculo independente.

Resumo da geração · 1 linha
DefiniçãoColuna de saídaDistribuiçãoValores válidosSemente
arrival_gap_minarrival_gap_minexponential20042

Parâmetros capturados do gerador

Com limiar 0 e escala de 6 minutos, o tempo médio de espera do modelo é 6 minutos. Os intervalos curtos são comuns, mas continuam a ser possíveis esperas mais longas. A média amostral não tem de ser exatamente 6 minutos.

Parâmetros capturados do gerador · 2 linhas
DefiniçãoParâmetroValor
arrival_gap_minscale6
arrival_gap_minthreshold0

Valores gerados

Todas as 200 linhas geradas são conservadas pela ordem de geração. O primeiro intervalo gerado é cerca de 14.425 minutos. Excede a média do modelo, o que é permitido. O valor é um intervalo entre chegadas, não o instante em que ocorreu uma chegada.

Valores capturados pela ordem original das linhas. As exportações conservam toda a precisão.

Valores gerados · 200 linhas
Linhaarrival_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. Criar um relatório

Conserve Generation summary, Captured generator parameters e Generated values. Registe a semente, o modelo e as respetivas unidades. Identifique a saída como dados simulados de prática.

Selecione Add to report da execução concluída. Abra Choose individual items and advanced options para selecionar tabelas e gráficos e, em seguida, selecione Add to draft. Os elementos ocultos permanecem na análise guardada.

Dê um nome ao relatório e acrescente o objetivo do estudo e a sua interpretação. Selecione Save, reveja Preview e, em seguida, use Export → Download HTML. O exemplo abaixo contém todo o conteúdo selecionado, incluindo resultados que não cabem num único ecrã.

Este relatório foi gerado na aplicação e está em inglês. Resultados nativos completos deste exemplo da Ajuda, incluindo as tabelas, os gráficos e as notas de execução aplicáveis. Os números dos relatórios usam a precisão apresentada na aplicação. Os gráficos exportados são estáticos. Em ecrãs estreitos, desloque horizontalmente os gráficos e as tabelas largos.
Ver relatório de exemplo: Gere 200 intervalos entre chegadas

Usamos o Microsoft Clarity para compreender como os visitantes usam este sítio, incluindo gravações de sessões e mapas de calor. Pode usar o sítio sem aceitar a análise de visitas.

A sua escolha fica guardada neste navegador durante seis meses. Aviso de privacidade

Escolha atual: Sem escolha.