Названия команд приложения, идентификаторы рабочих листов и значения данных примеров сохраняют исходное написание. Снимки экрана, графики и загружаемые файлы представлены на английском языке.
Пример: Порог накопленной вероятности 95% для часового числа обращений
Предположите пуассоновскую модель с тремя обращениями в поддержку за час. Найдите количество, охватывающее не менее 95% моделируемых часовых количеств.
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 Discrete для Distribution type, Poisson для Distribution, затем Inverse cumulative probability (quantile) для Calculation.
3. Введите модель
Введите 3 в Mean count (λ). Это ожидаемое количество за один час.
4. Введите вопрос
Введите 0.95 в Cumulative probability. Выберите P(X ≤ x) для Tail. Столбцы рабочего листа не назначаются.
5. Выполните анализ
Выберите Run analysis, затем откройте Results.
6. Интерпретируйте результаты
Проверьте вопрос
Предположите пуассоновскую модель с тремя обращениями в поддержку за час. Найдите количество, охватывающее не менее 95% моделируемых часовых количеств.
Прочитайте рассчитанное значение
Критическое значение x равно 6. Это наименьшее целое количество, для которого P(X ≤ x) достигает не менее 0.95.
Поймите смысл
P(X≤5)≈91.61%, а P(X≤6)≈96.65%. Поэтому шесть — наименьшее количество, достигающее заданных 95%. Целочисленные количества заставляют накопленную вероятность расти ступенчато; шесть — не максимально возможное количество.
Осторожно используйте модель
Рассматривайте шесть как порог планирования по модели. Учитывайте оставшийся верхний хвост и проверяйте сопоставимость интенсивности обращений во времени.
Подробнее: прочитайте каждый раздел результатов
Полные таблицы результатов используют шесть значащих цифр, как в Help.
Дискретное критическое значение
Заданная вероятность — 0.95. Хвост le означает «не более» (X ≤ x). Критическое значение x — наименьшее целое, достигающее этого уровня: P(X≤5)≈91.61%, но P(X≤6)≈96.65%.
| Заданная вероятность | Хвост | Критическое значение x |
|---|---|---|
| 0.95 | le | 6 |
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 | Discrete |
| Распределение | Poisson |
| Расчёт | ICDF |
| Интенсивность (λ) | 3 |
- Пуассон (λ=3.0)
7. Создайте отчёт
Сохраните Distribution values (или таблицу квантилей) и Distribution summary. Укажите предположения модели, единицу времени или интервал подсчёта и решаемый вопрос. Целочисленные количества заставляют накопленную вероятность расти ступенчато. Вероятность при шести может превышать 95%; шесть — не максимально возможное количество.
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.