Quando i valori di qualità dell'approssimazione vengono visualizzati, come nel grafico di confronto dell'approssimazione delle distribuzioni, per alcune combinazioni di metodi classificazione e distribuzioni approssimate vengono indicati valori p. Essi esprimono il grado di conformità dell'approssimazione effettiva a un'approssimazione teorica per il test di approssimazione e la distribuzione in questione. Per ulteriori informazioni,fare riferimento alla sezione “Qualità di approssimazione”. Quando si utilizza il metodo Chi quadrato, i valori p vengono visualizzati per tutte le distribuzioni continue e discrete. I valori p vengono visualizzati anche per le distribuzioni continue indicate di seguito quando si utilizzano i metodi Anderson-Darling o Kolmogorov-Smirnov: normale, esponenziale, logistico, estremo massimo, estremo minimo, uniforme, gamma, Weibull e lognormale. I valori p per le altre distribuzioni sono in fase di sviluppo.
Poiché i valori p per le statistiche Anderson-Darling e Kolmogorov-Smirnov sono influenzati dal numero di punti di dati da approssimare, viene utilizzata una formula di adeguamento per arrivare alla statistica asintotica di Anderson-Darling e Kolmogorov-Smirnov per campioni di determinate dimensioni. La qualità dei parametri approssimati e il valore p calcolato diminuiscono con la riduzione delle dimensioni del campione. Attualmente, in Crystal Ball sono necessari almeno 15 punti di dati per approssimare tutte le distribuzioni.
Per eseguire approssimazioni su più set di dati, utilizzare lo strumento Approssima in batch.