Uygulama komutları, çalışma sayfası kimlikleri ve örnek veri değerleri özgün biçimleriyle korunur. Ekran görüntüleri, grafikler ve indirilen dosyalar İngilizcedir. Bilimsel örneklerde özgün İngilizce sayı gösterimi korunur: ondalık ayırıcı nokta, binlik ayırıcı virgüldür. Web sitesindeki fiyatlar ve sayılar ise Türkçe biçimlendirilir.
Örnek: bir saatte destek birimine en fazla beş başvuru
Destek birimine gelen başvuruların saatte ortalama üç başvuruyla Poisson modeline uyduğunu varsayın. Bir saatte en fazla beş başvuru olasılığını sorun.
Senaryonun referans verilerini indirin (CSV)Bu, Help bölümünde kullanılan örneğin aynısıdır. CSV referans senaryolarını listeler. Seçilen senaryoyu Inputs sekmesine elle girin; dosyayı içe aktarmak bu hesaplayıcıyı yapılandırmaz. Girdileri önceden doldurmak için Help bölümündeki Open example in a practice copy seçeneğini kullanın.
1. Çalışma alanını oluşturun
Kenar çubuğunda Basic Statistics bölümünü açın ve Distributions seçeneğini belirleyin. Bir analiz oluşturun, adını girin, New blank worksheet seçeneğini belirleyin ve ardından Create analysis seçeneğini kullanın.
2. Hesaplamayı seçin
Inputs sekmesinde Distribution type için Discrete, Distribution için Poisson, ardından Calculation için Cumulative probability (CDF) seçeneğini belirleyin.
3. Modeli girin
Mean count (λ) alanına 3 girin. Bu, bir saatte beklenen olay sayısıdır.
4. Soruyu girin
Value source için Single value seçeneğini belirleyin. Value (x) alanına 5 girin. Çalışma sayfası sütunu atanmaz.
5. Analizi çalıştırın
Run analysis seçeneğini kullanın, ardından Results sekmesini açın.
6. Sonuçları yorumlayın
Soruyu kontrol edin
Bir saatte beklenen olay sayısı λ=3 olan bir Poisson modeli varsayın. Soru, aynı saatte en fazla beş başvuru olasılığıdır.
Hesaplanan değeri okuyun
CDF P(X ≤ x) değeri 0.916082, yani yaklaşık %91.61 olur. Saatlik sıfırdan beşe kadar olan sayıları içerir.
Ne anlama geldiğini anlayın
Üst kuyruk P(X ≥ x) değeri 0.184737 olur ve beşi içerir. Beşten fazlasının olasılığı CDF'nin tümleyenidir: yaklaşık %8.39.
Modeli dikkatli kullanın
Bu modeli personel planlamasında kullanmadan önce yoğun dönemleri, değişen olay hızlarını veya kümelenen başvuruları kontrol edin. Ortalama sayı aynı bir saatlik aralığa ait olmalıdır.
Diğer ayrıntılar: her sonuç bölümünü okuyun
Eksiksiz sonuç tabloları, Help bölümündeki gibi altı anlamlı basamak kullanır.
Dağılım değerleri
x, eşik sayıdır. CDF, x'e kadar olan sayıları; üst kuyruk, x ve üzerindeki sayıları içerir. Her ikisi de x'i kapsar. Üst kuyruk P(X ≥ x) değeri 0.184737 olur ve beşi içerir. Beşten fazlasının olasılığı CDF'nin tümleyenidir: yaklaşık %8.39.
| x | CDF P(X ≤ x) | Üst kuyruk P(X ≥ x) |
|---|---|---|
| 5 | 0.916082 | 0.184737 |
Dağılım özeti
Tür, sürekli değerleri tamsayı sayımlardan ayırır. Dağılım modeli adlandırır. Hesaplama, PMF (tam olarak belirli bir sayının olasılığı), PDF (yoğunluk), CDF (birikimli olasılık) veya ICDF (kantil) yöntemini kaydeder. Diğer satırlar etkin parametreleri kaydeder; bunlar Inputs sekmesinde girilen varsayımlardır.
| Ayar | Değer |
|---|---|
| Tür | Discrete |
| Dağılım | Poisson |
| Hesaplama | CDF |
| Hız (λ) | 3 |
- Poisson(λ=3.0)
7. Rapor oluşturun
Distribution values (veya kantil tablosu) ve Distribution summary sonuçlarını saklayın. Model varsayımlarını, zaman birimini veya sayım aralığını ve yanıtlanan soruyu belirtin. Survival P(X ≥ x) değeri 0.184737 olur ve beşi içerir. Beşten fazlasının olasılığı CDF'nin tümleyenidir: yaklaşık %8.39.
Tamamlanan hesaplamada Add to report seçeneğini belirleyin. Tablo ve grafikleri seçmek için Choose individual items and advanced options bölümünü açın, ardından Add to draft seçeneğini belirleyin. Gizlenen öğeler kayıtlı analizde kalır.
Raporu adlandırın, çalışmanın amacını ve yorumunuzu ekleyin. Save seçeneğiyle kaydedin; Preview ile önizlemeyi inceleyin, ardından Export → Download HTML yolunu kullanın. Aşağıdaki örnek, bir ekrana sığmayan sonuçlar dahil seçilen içeriğin tamamını içerir.