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: densidade do tempo de espera em doze minutos
Pressuponha esperas com distribuição exponencial e média de doze minutos. Avalie a densidade em doze minutos.
Transfira a referência dos cenários (CSV)Este é o mesmo exemplo usado em Help. O CSV apresenta cenários de referência. Introduza manualmente o cenário selecionado em Inputs; importá-lo não configura esta calculadora. Use Open example in a practice copy em Help para preencher previamente as entradas.
1. Crie o espaço de trabalho
Na barra lateral, abra Basic Statistics e escolha Distributions. Crie uma análise, dê-lhe um nome, selecione New blank worksheet e escolha Create analysis.
2. Escolha o cálculo
Em Inputs, escolha Continuous em Distribution type, Exponential em Distribution e Probability density (PDF) em Calculation.
3. Introduza o modelo
Escolha Mean θ em Exponential parameter. Introduza 12 em Mean (θ), em minutos.
4. Introduza a pergunta
Escolha Single value em Value source. Introduza 12 em Value (x), em minutos. Não são atribuídas colunas da folha.
5. Execute a análise
Escolha Run analysis e abra Results.
6. Interpretar resultados
Verifique a pergunta
Pressuponha esperas com distribuição exponencial e média de doze minutos. Avalie a densidade em doze minutos.
Leia o valor calculado
A PDF é 0.0306566 por minuto. É a altura da curva de densidade em doze minutos.
Compreenda o significado
A densidade não é uma probabilidade. Um ponto exato tem probabilidade zero neste modelo contínuo. A probabilidade de um intervalo de tempo é uma área sob a curva.
Use o modelo com cuidado
Para uma pergunta prática, defina um intervalo, por exemplo de dez a quinze minutos. Subtraia a CDF em dez à CDF em quinze para obter a sua probabilidade segundo o modelo.
Mais detalhes: leia cada secção de resultados
As tabelas completas de resultados usam seis algarismos significativos, como na Ajuda.
Valores da distribuição
x é o tempo introduzido em minutos. PDF é a densidade em x, com unidades de minutos inversos. Não a converta diretamente numa percentagem de probabilidade. A densidade não é uma probabilidade. Um ponto exato tem probabilidade zero neste modelo contínuo. A probabilidade de um intervalo de tempo é uma área sob a curva.
| x | |
|---|---|
| 12 | 0.0306566 |
Resumo da distribuição
O tipo distingue valores contínuos de contagens inteiras. A distribuição identifica o modelo. O cálculo regista PMF (probabilidade de uma contagem exata), PDF (densidade), CDF (probabilidade acumulada) ou ICDF (quantil). As restantes linhas registam os parâmetros ativos; são pressupostos introduzidos em Inputs.
| Definição | Valor |
|---|---|
| Tipo | Continuous |
| Distribuição | Exponential |
| Cálculo | |
| Média (θ) | 12 |
- Exponencial(média θ=12.0) via expon(scale=θ)
7. Criar um relatório
Mantenha Distribution values (ou a tabela de quantis) e Distribution summary. Indique os pressupostos do modelo, a unidade de tempo ou o intervalo de contagem e a pergunta a que se responde. A densidade não é uma probabilidade. Um ponto exato tem probabilidade zero neste modelo contínuo. A probabilidade de um intervalo de tempo é uma área sob a curva.
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.