Compreender as Distribuições de Probabilidade

Para cada variável incerta em uma simulação, você define os possíveis valores com uma distribuição de probabilidade. O tipo de distribuição a ser selecionada depende das condições que cercam a variável. Por exemplo, alguns tipos comuns de distribuição são mostrados em Figura A.1, “Tipos Comuns de Distribuição”: normal, triangular, lognormal e uniforme

Figura A.1. Tipos Comuns de Distribuição

Esta figura exibe os ícones dos tipos de distribuição comuns: Normal, Triangular, Lognormal e Uniforme.

Durante uma simulação, o valor a ser usado para cada variável é selecionado de forma aleatória a partir das possibilidades definidas.

Uma simulação calcula vários cenários de um modelo selecionando repetidamente valores da distribuição de probabilidade para as variáveis incertas e usando esses valores na célula. Geralmente, uma simulação do Crystal Ball calcula centenas ou milhares de cenários em apenas alguns segundos. A seção a seguir, “Um Exemplo de Probabilidade”, mostra como uma distribuição de probabilidade se relaciona a um conjunto simples de dados do funcionário.

O Crystal Ball funciona com dois tipos de distribuições, descritas em “Distribuições de Probabilidade Contínuas ou Discretas”. Para obter sugestões sobre o uso da melhor distribuição ao definir um pressuposto, consulte “Seleção das Distribuições de Probabilidade”. As “Descrições da Distribuição de Probabilidade” descrevem as propriedades e usos de cada distribuição disponível no Crystal Ball.