Названия команд приложения, идентификаторы рабочих листов и значения данных примеров сохраняют исходное написание. Снимки экрана, графики и загружаемые файлы представлены на английском языке.
Пример: 90-й процентиль времени ожидания
Предположите экспоненциально распределённые времена ожидания со средним двенадцать минут. Найдите время, охватывающее 90% моделируемых ожиданий.
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 Inverse cumulative probability (quantile) для Calculation.
3. Введите модель
Выберите Mean θ для Exponential parameter. Введите 12 в Mean (θ), в минутах.
4. Введите вопрос
Выберите Single probability для Probability input source. Введите 0.9 в Cumulative probability. 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. Найдите время, охватывающее 90% моделируемых ожиданий.
Прочитайте рассчитанное значение
Квантиль составляет примерно 27.63 минуты. Это процентиль модели, а не доверительная граница или максимальное время ожидания.
Поймите смысл
Результат принимает введённое среднее 12 минут как заданное; неопределённость оценки среднего не включена.
Осторожно используйте модель
При указанной модели 90% ожиданий не превышают примерно 27.63 минуты, а 10% длиннее. Сравните это время с целевым временем ожидания и проверьте, что модель представляет рабочий период.
Подробнее: прочитайте каждый раздел результатов
Полные таблицы результатов используют шесть значащих цифр, как в Help.
Квантили распределения
Заданная вероятность — введённая вероятность нижнего хвоста. Квантиль — соответствующее время ожидания в минутах. Это процентиль модели, а не доверительная граница или максимальное время ожидания. Его точность зависит от введённого среднего и модели времени ожидания.
| Заданная вероятность | Квантиль |
|---|---|
| 0.9 | 27.631 |
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 | ICDF |
| 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. Это процентиль модели, а не доверительная граница или максимальное время ожидания. Его точность зависит от введённого среднего и модели времени ожидания.
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.