A plotagem de dados é um guia para selecionar uma distribuição de probabilidade. As etapas a seguir fornecem outro processo de seleção de distribuições de probabilidade que melhor descreve as variáveis incertas nas planilhas.
Para selecionar a distribuição de probabilidade correta:
Observe a variável em questão. Lista tudo o que você sabe sobre as condições ao redor desta variável.
Talvez você consiga reunir informações valiosas sobre a variável incerta a partir dos dados históricos. Se os dados históricos não estiverem disponíveis, use o julgamento, com base em sua experiência para listar tudo o que você saiba sobre as variáveis incertas.
Por exemplo, observe a variável "pacientes curados", discutida no “Tutorial 2 — Pesquisa Vision”. A empresa planeja testar 100 pacientes. Você sabe que o os pacientes serão curados ou não. E, você sabe que a droga tem demonstrado uma taxa de cura em torno de 0,25 (25%). Esses fatos são as condições ao redor da variável.
Revise as descrições das distribuições de probabilidade.
“Descrições da Distribuição de Probabilidade” descrevem cada distribuição em detalhes, demonstrando os condições da distribuição e fornecendo exemplos do mundo real de cada tipo de distribuição. Conforme você revisa as descrições, procure uma distribuição com as condições que você listou para esta variável.
Selecione a distribuição caracteriza essa variável.
Uma distribuição caracteriza uma variável quando as condições da distribuição correspondem às da variável.
As condições da variável descrevem os valores dos parâmetros da distribuição no Crystal Ball. Cada tipo de distribuição tem seu próprio conjunto de parâmetros, que são explicados nas seguintes descrições.
Por exemplo, observe as condições da distribuição binomial, conforme descrito em “Distribuição Binomial”:
Para cada avaliação, apenas dois resultados possíveis: sucesso ou falha.
As avaliações são independentes. O que acontece na primeira avaliação não afeta a segunda avaliação, e assim por diante.
A probabilidade de sucesso permanece igual de uma avaliação à outra.
Agora compare a variável dos "pacientes curados" no “Tutorial 2 — Pesquisa Vision” com as condições da distribuição binomial:
Existem dois resultados possíveis: o paciente é curado ou não.
As avaliações (100) são independentes umas das outras. O que acontece com o primeiro paciente não afeta o segundo.
A probabilidade de cura do paciente de 0,25 (25%) permanece a mesma cada vez que o paciente é testado.
Como as condições da variável correspondem às condições da distribuição binomial, a distribuição binomial seria o tipo de distribuição correto para a variável em questão.
Se dados históricos estiverem disponíveis, use o ajuste de distribuição para selecionar a distribuição que melhor descreva os dados.
O Crystal Ball pode selecionar automaticamente a distribuição de probabilidade que mais se aproxima da distribuição de dados. O recurso é descrito em detalhes em “Ajustando Distribuições aos Dados Históricos”. Você também pode preencher uma distribuição personalizada com dados históricos.
Após selecionar um tipo de distribuição, determine os valores de parâmetro da distribuição. Cada tipo de distribuição tem seu próprio conjunto de parâmetros. Por exemplo, a distribuição binomial tem dois parâmetros: avaliações e probabilidade. As condições de uma variável contêm os valores dos parâmetros. No exemplo usado, as condições mostram 100 avaliações e probabilidade de sucesso de 0,25 (25%).
Além do conjunto de parâmetros padrão, cada distribuição contínua (exceto a uniforme) também permite que você selecione a partir de conjuntos de parâmetros alternativos, que substitui percentis de um ou mais parâmetros padrão. Para obter mais informações sobre parâmetros alternativos, consulte “Usando Conjuntos de Parâmetros Alternativos”. Para obter um resumo de uma lista de parâmetros para cada distribuição de probabilidade, consulte o Guia de Referências e Exemplos do Oracle Crystal Ball.