Названия команд приложения, идентификаторы рабочих листов и значения данных примеров сохраняют исходное написание. Снимки экрана, графики и загружаемые файлы представлены на английском языке.
Пример: плотность времени ожидания в двенадцать минут
Предположите экспоненциально распределённые времена ожидания со средним двенадцать минут. Оцените плотность в двенадцать минут.
Загрузить справочные данные сценария (CSV)Это тот же пример, что и в Help. CSV содержит справочные сценарии. Введите выбранный сценарий вручную на вкладке Inputs; импорт не настраивает этот калькулятор. Используйте Open example in a practice copy в Help для предварительного заполнения входных данных.
1. Создайте рабочее пространство
На боковой панели откройте Basic Statistics и выберите Distributions. Создайте анализ, назовите его, выберите New blank worksheet, затем Create analysis.
2. Выберите расчёт
На вкладке Inputs выберите Continuous для Distribution type, Exponential для Distribution, затем Probability density (PDF) для Calculation.
3. Введите модель
Выберите Mean θ для Exponential parameter. Введите 12 в Mean (θ), в минутах.
4. Введите вопрос
Выберите Single value для Value source. Введите 12 в Value (x), в минутах. Столбцы рабочего листа не назначаются.
5. Выполните анализ
Выберите Run analysis, затем откройте Results.
6. Интерпретируйте результаты
Проверьте вопрос
Предположите экспоненциально распределённые времена ожидания со средним двенадцать минут. Оцените плотность в двенадцать минут.
Прочитайте рассчитанное значение
PDF равна 0.0306566 на минуту. Это высота кривой плотности в двенадцать минут.
Поймите смысл
Плотность — не вероятность. Вероятность отдельного точного значения в этой непрерывной модели равна нулю. Вероятность временного интервала — площадь под кривой.
Осторожно используйте модель
Для практического вопроса задайте интервал, например от десяти до пятнадцати минут. Вычтите CDF при десяти из CDF при пятнадцати, чтобы найти его вероятность по модели.
Подробнее: прочитайте каждый раздел результатов
Полные таблицы результатов используют шесть значащих цифр, как в Help.
Значения распределения
x — введённое время в минутах. PDF — плотность в x в единицах обратных минут. Не переводите её непосредственно в вероятность в процентах. Плотность — не вероятность. Вероятность отдельного точного значения в этой непрерывной модели равна нулю. Вероятность временного интервала — площадь под кривой.
| x | |
|---|---|
| 12 | 0.0306566 |
Сводка распределения
Тип отличает непрерывные значения от целочисленных количеств. Распределение обозначает модель. Расчёт указывает PMF (вероятность точного количества), PDF (плотность), CDF (накопленная вероятность) или ICDF (квантиль). Остальные строки содержат активные параметры — предположения, введённые на вкладке Inputs.
| Настройка | Значение |
|---|---|
| Тип | Continuous |
| Распределение | Exponential |
| Расчёт | |
| Среднее (θ) | 12 |
- Экспоненциальная модель (среднее θ=12.0) через expon(scale=θ)
7. Создайте отчёт
Сохраните Distribution values (или таблицу квантилей) и Distribution summary. Укажите предположения модели, единицу времени или интервал подсчёта и решаемый вопрос. Плотность — не вероятность. Вероятность отдельного точного значения в этой непрерывной модели равна нулю. Вероятность временного интервала — площадь под кривой.
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.