Названия команд приложения, идентификаторы рабочих листов и значения данных примеров сохраняют исходное написание. Снимки экрана, графики и загружаемые файлы представлены на английском языке.
Пример: ожидание более двадцати минут
Предположите, что ожидание следующего обращения следует экспоненциальной модели со средним двенадцать минут. Найдите вероятность ожидания более двадцати 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 Cumulative probability (CDF) 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 20 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, что ожидание следующего обращения следует экспоненциальной модели со средним двенадцать минут. Найдите вероятность ожидания более двадцати минут.
Прочитайте рассчитанное значение
Отображаемая CDF равна 0.811124: примерно 81.11% моделируемых ожиданий не превышают двадцати минут.
Поймите смысл
Для более двадцати минут вычтите CDF из единицы: 0.188876, примерно 18.89%. Двенадцать — среднее время ожидания, а не интенсивность двенадцать обращений в минуту.
Осторожно используйте модель
При указанной экспоненциальной модели примерно 18.89% ожиданий превышают 20 минут. Перед применением ответа проверьте обоснованность постоянной интенсивности обращений и сохраняйте среднее и порог в минутах.
Подробнее: прочитайте каждый раздел результатов
Полные таблицы результатов используют шесть значащих цифр, как в Help.
Значения распределения
x — введённое время ожидания в минутах. CDF — P(X ≤ x); её дополнение отвечает на вопрос о более долгом ожидании. Для более двадцати минут вычтите CDF из единицы: 0.188876, примерно 18.89%. Двенадцать — среднее время ожидания, а не интенсивность двенадцать обращений в минуту.
| x | CDF |
|---|---|
| 20 | 0.811124 |
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 | CDF |
| 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. Для более двадцати минут вычтите CDF из единицы: 0.188876, примерно 18.89%. Двенадцать — среднее время ожидания, а не интенсивность двенадцать обращений в минуту.
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.