Para cada variable incierta en una simulación define los valores posibles con una distribución de probabilidad. El tipo de distribución elegido depende de las condiciones que rodean a la variable. Por ejemplo, algunos de los tipos de distribución más comunes se muestran en Figura A.1, “Tipos comunes de distribución”: normal, triangular, uniforme y logarítmico-normal
Durante una simulación, el valor que se va a utilizar para cada variable se selecciona aleatoriamente entre las posibilidades definidas.
Una simulación calcula varios casos de un modelo repetidamente seleccionando valores de la distribución de probabilidad para variables inciertas y usando esos valores para la celda. Habitualmente, una simulación de Crystal Ball calcula cientos o miles de casos en sólo unos segundos. La siguiente sección, “Un ejemplo de probabilidad”, muestra la relación entre una distribución de probabilidad y un conjunto simple de datos de empleo.
Crystal Ball funciona con dos tipos de distribuciones, las cuales se describen en “Distribuciones de probabilidad continuas y discretas”. Para ver sugerencias acerca de cómo usar la mejor distribución al definir una suposición, consulte “Selección de distribuciones de probabilidad”. “Descripciones de distribución de probabilidad” describe las propiedades y usos de cada distribución disponible en Crystal Ball.