「プリファレンス」メニューの「予測」コマンドを使用した予測グラフの確率分布を適合させるには:

1. モデルを作成し、シミュレーションを実行します。

2. 予測グラフを選択します。

3. 予測グラフのメニュー・バーで、「プリファレンス」、「予測」の順に選択します。

4. 「予測プリファレンス」ダイアログの「予測ウィンドウ」タブで、「予測に確率分布を適合する」を選択し、「適合オプション」をクリックします。

   「適合オプション」パネルが開きます。

5. 適合させる分布を指定します:

   • 「自動選択」の場合、データの基本分析を実行し、分布適合オプションおよび順位付け手法を選択します。データに整数のみが含まれる場合、カイ2乗の順位付け統計選択肢を使用してすべての離散分布(Yes-Noを除く)への適合が完了します。

   • 「すべての連続」の場合、すべての組込み連続分布にデータを適合させます(これらの分布は分布一覧で固体形状として表示されます)。

   • 「すべての離散」の場合、Yes-Noを除くすべての分布に適合させます。

   • 「選択」の場合、適合に組み込む分布のサブセットを選択できる別のダイアログを表示します。

6. 分布の順位付け手法を指定します。分布の順位付けでは、次の3つの標準適合度テストの1つを使用できます:

   • アンダーソン=ダーリング - この手法はコルモゴロフ=スミルノフ手法と類似していますが、この手法では中央よりも裾における2つの分布の差異が加重される点が異なります。このような裾の加重により、中央領域における差異が過度に強調されるコルモゴロフ=スミルノフ手法の傾向が修正されます。

   • コルモゴロフ=スミルノフ - このテストの結果は実質的に、2つの累積分布間の最大の垂直距離です。

   • カイ2乗 - このテストは、最も古く最も一般的な適合度テストです。このテストでは、適合の一般的な精度を測定します。このテストでは、分布を等確率の領域に分割し、各領域内のデータ・ポイントを想定されるデータ・ポイントの数と比較します。

   最初の設定の「自動選択」を使用すると、Crystal Ballで順位付け統計量を選択できるようになります。すべてのデータ値が整数である場合、「カイ2乗」が選択されます。

7. オプション: 特定の分布に最も適した適合を作成する上で役立つ可能性がある場所、形状または他のパラメータを把握している場合、「パラメータのロック」を選択し、「パラメータのロック」ダイアログに値を入力します(分布の適合時のパラメータのロック)。

8. オプション: デフォルトでは、適切な順位付け統計量すべての値が計算されますが、選択した順位付け統計量の値のみが適合度ビューに表示されます。3つすべての統計量の値を表示するには、分布オプション・パネルの下部にある「すべての適合度の統計量の表示」を選択します。

9. 「OK」をクリックし、適合を実行します。