Названия команд приложения, идентификаторы рабочих листов и значения данных примеров сохраняют исходное написание. Снимки экрана, графики и загружаемые файлы представлены на английском языке.
Пример: промежутки между прибытиями
Сгенерируйте 200 моделируемых промежутков между прибытиями в минутах для учебного исследования. Каждая строка представляет одно время ожидания.
Скачать параметры генератора (справочный CSV)Этот же пример используется в Help. CSV перечисляет параметры генератора для справки. Введите их вручную на вкладке Inputs; импорт CSV не настраивает генератор и не предоставляет измеренные наблюдения.
1. Создайте генератор
На боковой панели выберите Data utilities, затем Create Random Data. Задайте имя анализа, выберите New blank worksheet и нажмите Create analysis. Этот рабочий лист получает сгенерированные столбцы.
2. Задайте генерируемую переменную
На вкладке Inputs, в Generated variables, введите arrival_gap_min в Column name и 200 в Number of observations. Выберите Exponential в Distribution.
Введите 6 в Scale (β) и 0 в Threshold. Оба параметра используют минуты. Масштаб — среднее время ожидания сверх порога, а не интенсивность прибытий.
3. Задайте начальное значение генератора и место вывода
Откройте Reproducibility и введите 42 в Random seed.
Проверьте Worksheet output: местом вывода должен быть рабочий лист анализа с одним новым столбцом. Выполните генерацию один раз, чтобы воспроизвести этот пример. Каждый успешный запуск добавляет новые столбцы.
4. Сгенерируйте данные
Нажмите Generate data, затем откройте Results. Откройте Worksheet, чтобы увидеть новые столбцы.
5. Интерпретируйте результаты
Проверьте сгенерированный результат
Имеется один новый столбец arrival_gap_min с 200 значениями. Это моделируемые наблюдения для тренировки, а не измеренные производственные данные.
Прочитайте модель
При пороге 0 и масштабе 6 минут среднее время ожидания модели равно 6 минутам. Короткие промежутки часты, но более длительные ожидания остаются возможными. Выборочное среднее не обязано в точности равняться 6 минутам.
Прочитайте сгенерированную строку
Первый сгенерированный промежуток равен примерно 14.425 минуты. Он превышает среднее модели, что допустимо. Значение — промежуток между прибытиями, а не время, когда произошло прибытие.
Используйте выборку осознанно
Используйте сгенерированные столбцы для тренировки анализа или изучения заданной модели. Начальное значение генератора 42 повторяет эту выборку при тех же упорядоченных определениях и версии расчёта. Пустое начальное значение запрашивает новую выборку. Повторный запуск Generate data добавляет столбцы, а не заменяет прежний результат.
Подробнее: прочитайте каждый раздел результатов
Полные таблицы результатов используют шесть значащих цифр, как в Help.
Сводка генерации
Сводка перечисляет arrival_gap_min, его 200 действительных значений, распределение и начальное значение генератора 42.
Рассчитанный результат примера. Запуск учебной копии записывает новые столбцы в её независимый рабочий лист.
| Определение | Выходной столбец | Распределение | Действительные значения | Начальное значение генератора |
|---|---|---|---|---|
| arrival_gap_min | arrival_gap_min | exponential | 200 | 42 |
Зафиксированные параметры генератора
При пороге 0 и масштабе 6 минут среднее время ожидания модели равно 6 минутам. Короткие промежутки часты, но более длительные ожидания остаются возможными. Выборочное среднее не обязано в точности равняться 6 минутам.
| Определение | Параметр | Значение |
|---|---|---|
| arrival_gap_min | scale | 6 |
| arrival_gap_min | threshold | 0 |
Сгенерированные значения
Все 200 сгенерированных строк сохранены в порядке генерации. Первый сгенерированный промежуток равен примерно 14.425 минуты. Он превышает среднее модели, что допустимо. Значение — промежуток между прибытиями, а не время, когда произошло прибытие.
Зафиксированные значения в исходном порядке строк. Экспорт сохраняет полную точность.
| Строка | arrival_gap_min |
|---|---|
| 1 | 14.4253 |
| 2 | 14.0171 |
| 3 | 14.3086 |
| 4 | 1.67877 |
| 5 | 0.518624 |
| 6 | 8.71596 |
| 7 | 8.45976 |
| 8 | 18.7458 |
| 9 | 0.475765 |
| 10 | 6.27937 |
| 11 | 0.422618 |
| 12 | 6.53414 |
| 13 | 10.388 |
| 14 | 2.32137 |
| 15 | 7.38951 |
| 16 | 0.92264 |
| 17 | 0.549464 |
| 18 | 1.89108 |
| 19 | 5.4072 |
| 20 | 2.47791 |
| 21 | 7.48432 |
| 22 | 1.34146 |
| 23 | 11.0278 |
| 24 | 7.36252 |
| 25 | 3.93478 |
| 26 | 2.50252 |
| 27 | 2.71992 |
| 28 | 0.462463 |
| 29 | 1.07779 |
| 30 | 4.11192 |
| 31 | 2.33208 |
| 32 | 7.58524 |
| 33 | 4.25094 |
| 34 | 1.42758 |
| 35 | 2.76653 |
| 36 | 3.84934 |
| 37 | 2.063 |
| 38 | 1.93147 |
| 39 | 5.27349 |
| 40 | 1.78168 |
| 41 | 8.00221 |
| 42 | 8.34518 |
| 43 | 6.5045 |
| 44 | 0.43817 |
| 45 | 6.80441 |
| 46 | 8.12603 |
| 47 | 6.73224 |
| 48 | 1.68029 |
| 49 | 1.92562 |
| 50 | 0.994415 |
| 51 | 2.12618 |
| 52 | 0.126839 |
| 53 | 1.00414 |
| 54 | 7.89034 |
| 55 | 23.9745 |
| 56 | 3.38123 |
| 57 | 1.70424 |
| 58 | 2.38654 |
| 59 | 2.16805 |
| 60 | 0.777802 |
| 61 | 6.49995 |
| 62 | 8.25509 |
| 63 | 9.04685 |
| 64 | 31.8593 |
| 65 | 12.64 |
| 66 | 9.8692 |
| 67 | 6.26095 |
| 68 | 3.55515 |
| 69 | 0.266721 |
| 70 | 5.73962 |
| 71 | 3.7283 |
| 72 | 9.04777 |
| 73 | 12.168 |
| 74 | 1.99241 |
| 75 | 0.298504 |
| 76 | 5.54893 |
| 77 | 15.3205 |
| 78 | 4.92643 |
| 79 | 12.7857 |
| 80 | 4.51809 |
| 81 | 7.88396 |
| 82 | 1.7327 |
| 83 | 0.806504 |
| 84 | 0.854885 |
| 85 | 0.706094 |
| 86 | 0.328039 |
| 87 | 10.2996 |
| 88 | 2.69169 |
| 89 | 2.31679 |
| 90 | 5.60976 |
| 91 | 1.1236 |
| 92 | 11.5098 |
| 93 | 7.75174 |
| 94 | 1.97545 |
| 95 | 1.20355 |
| 96 | 3.18612 |
| 97 | 1.82899 |
| 98 | 0.454432 |
| 99 | 3.02136 |
| 100 | 13.5113 |
| 101 | 6.0531 |
| 102 | 18.4945 |
| 103 | 12.2786 |
| 104 | 6.70735 |
| 105 | 11.1036 |
| 106 | 4.36158 |
| 107 | 6.4071 |
| 108 | 2.28131 |
| 109 | 1.31432 |
| 110 | 12.8695 |
| 111 | 0.841818 |
| 112 | 1.12739 |
| 113 | 1.86145 |
| 114 | 5.805 |
| 115 | 2.48303 |
| 116 | 4.1069 |
| 117 | 12.9587 |
| 118 | 9.25032 |
| 119 | 7.02748 |
| 120 | 1.0257 |
| 121 | 7.13653 |
| 122 | 2.72687 |
| 123 | 0.742582 |
| 124 | 2.39655 |
| 125 | 0.423345 |
| 126 | 5.49051 |
| 127 | 5.83006 |
| 128 | 1.7658 |
| 129 | 0.275049 |
| 130 | 16.3759 |
| 131 | 4.84679 |
| 132 | 8.92844 |
| 133 | 2.11677 |
| 134 | 10.0584 |
| 135 | 9.84763 |
| 136 | 0.558793 |
| 137 | 32.5895 |
| 138 | 4.04158 |
| 139 | 8.38655 |
| 140 | 1.46219 |
| 141 | 5.90293 |
| 142 | 1.71746 |
| 143 | 9.68367 |
| 144 | 2.77845 |
| 145 | 4.67458 |
| 146 | 3.16842 |
| 147 | 4.52106 |
| 148 | 2.83381 |
| 149 | 3.67796 |
| 150 | 0.172329 |
| 151 | 9.52505 |
| 152 | 15.0579 |
| 153 | 3.48576 |
| 154 | 20.4245 |
| 155 | 1.00852 |
| 156 | 16.7079 |
| 157 | 2.18613 |
| 158 | 4.01195 |
| 159 | 14.622 |
| 160 | 0.76155 |
| 161 | 1.14591 |
| 162 | 8.05517 |
| 163 | 5.89427 |
| 164 | 1.72781 |
| 165 | 2.66015 |
| 166 | 4.49911 |
| 167 | 11.3985 |
| 168 | 2.14992 |
| 169 | 4.59039 |
| 170 | 2.12511 |
| 171 | 1.82591 |
| 172 | 12.8013 |
| 173 | 3.3395 |
| 174 | 8.03655 |
| 175 | 1.81622 |
| 176 | 1.11621 |
| 177 | 6.85445 |
| 178 | 8.50472 |
| 179 | 5.70532 |
| 180 | 7.12411 |
| 181 | 6.11311 |
| 182 | 6.55174 |
| 183 | 13.5281 |
| 184 | 16.9408 |
| 185 | 3.97414 |
| 186 | 0.54447 |
| 187 | 8.42241 |
| 188 | 5.07716 |
| 189 | 14.6428 |
| 190 | 6.26684 |
| 191 | 0.841618 |
| 192 | 6.29524 |
| 193 | 3.43467 |
| 194 | 0.690817 |
| 195 | 1.6431 |
| 196 | 20.8562 |
| 197 | 2.41756 |
| 198 | 1.54855 |
| 199 | 2.66464 |
| 200 | 12.4041 |
6. Создайте отчёт
Сохраните Generation summary, Captured generator parameters и Generated values. Зафиксируйте начальное значение генератора, модель и её единицы. Обозначьте результат как моделируемые учебные данные.
Выберите Add to report в завершённом анализе. Откройте Choose individual items and advanced options для выбора таблиц и графиков, затем выберите Add to draft. Скрытые элементы остаются в сохранённом анализе.
Назовите отчёт и добавьте цель исследования и свою интерпретацию. Выберите Save, просмотрите Preview, затем используйте Export → Download HTML. Пример ниже содержит весь выбранный материал, включая результаты за пределами одного экрана.