Comenzile aplicației, identificatorii foilor de lucru și valorile datelor demonstrative își păstrează forma originală. Capturile de ecran, graficele și fișierele de descărcat sunt în engleză. Exemplele științifice păstrează notația engleză originală: punct zecimal și virgulă pentru mii. Numerele și prețurile de prezentare folosesc formatul românesc.
Exemplu: densitatea timpului de așteptare la douăsprezece minute
Presupuneți așteptări cu distribuție exponențială, cu o medie de douăsprezece minute. Evaluați densitatea la douăsprezece minute.
Descărcați referința scenariului (CSV)Acesta este același exemplu ca în Help. Fișierul CSV listează scenarii de referință. Introduceți manual scenariul selectat în Inputs; importarea sa nu configurează acest calculator. Folosiți Open example in a practice copy din Help pentru a completa automat intrările.
1. Creați spațiul de lucru
În bara laterală, deschideți Basic Statistics și alegeți Distributions. Creați o analiză, dați-i un nume, selectați New blank worksheet, apoi alegeți Create analysis.
2. Alegeți calculul
În Inputs, alegeți Continuous pentru Distribution type, Exponential pentru Distribution, apoi Probability density (PDF) pentru Calculation.
3. Introduceți modelul
Alegeți Mean θ pentru Exponential parameter. Introduceți 12 în Mean (θ), în minute.
4. Introduceți întrebarea
Alegeți Single value pentru Value source. Introduceți 12 în Value (x), în minute. Nu se atribuie coloane din foaia de lucru.
5. Rulați analiza
Alegeți Run analysis, apoi deschideți Results.
6. Interpretați rezultatele
Verificați întrebarea
Presupuneți așteptări cu distribuție exponențială, cu o medie de douăsprezece minute. Evaluați densitatea la douăsprezece minute.
Citiți valoarea calculată
PDF este 0.0306566 pe minut. Este înălțimea curbei de densitate la douăsprezece minute.
Înțelegeți semnificația
Densitatea nu este o probabilitate. Un punct exact are probabilitate zero în acest model continuu. Probabilitatea unui interval de timp este o arie sub curbă.
Folosiți modelul cu atenție
Pentru o întrebare practică, definiți un interval, de exemplu de la zece la cincisprezece minute. Scădeți CDF la zece din CDF la cincisprezece pentru a determina probabilitatea sa în model.
Mai multe detalii: citiți fiecare secțiune de rezultate
Tabelele complete de rezultate folosesc șase cifre semnificative, ca în Help.
Valorile distribuției
x este timpul introdus, în minute. PDF este densitatea la x, exprimată pe minut. Nu o convertiți direct într-o probabilitate procentuală. Densitatea nu este o probabilitate. Un punct exact are probabilitate zero în acest model continuu. Probabilitatea unui interval de timp este o arie sub curbă.
| x | |
|---|---|
| 12 | 0.0306566 |
Sinteza distribuției
Tipul distinge valorile continue de numerele întregi de evenimente. Distribuția indică modelul. Calculul înregistrează PMF (probabilitatea unui număr exact), PDF (densitatea), CDF (probabilitatea cumulată) sau ICDF (cuantila). Celelalte rânduri înregistrează parametrii activi; aceștia sunt ipoteze introduse în Inputs.
| Setare | Valoare |
|---|---|
| Tip | Continuous |
| Distribuție | Exponential |
| Calcul | |
| Medie (θ) | 12 |
- Exponențială(medie θ=12.0) prin expon(scale=θ)
7. Creați un raport
Păstrați Distribution values (sau tabelul de cuantile) și Distribution summary. Precizați ipotezele modelului, unitatea de timp sau intervalul de numărare și întrebarea la care răspundeți. Densitatea nu este o probabilitate. Un punct exact are probabilitate zero în acest model continuu. Probabilitatea unui interval de timp este o arie sub curbă.
Alegeți Add to report din analiza finalizată. Deschideți Choose individual items and advanced options pentru a selecta tabele și grafice, apoi alegeți Add to draft. Elementele ascunse rămân în analiza salvată.
Denumiți raportul și adăugați scopul studiului și interpretarea dumneavoastră. Alegeți Save, verificați Preview, apoi utilizați Export → Download HTML. Exemplul de mai jos conține întregul conținut selectat, inclusiv rezultatele care depășesc un singur ecran.