批量拟合工具分析示例使用 Crystal Ball 示例模型 Magazine Sales.xlsx。此模型（图 9.1 “Magazine Sales 工作簿”）显示了公司的四种最流行杂志通过报摊销售估计可获得的毛利润。
在此模型中，单元格 C5 到 F5 是引用 Sales Data 工作表上的第一行数据的公式。不过，如果将这些公式替换为基于整个历史数据范围的假设，则此模型将更为准确。可以使用批量拟合工具为 Sales Data 工作表的每个数据列生成一个假设。然后，可以使用 Crystal Ball 命令从输出数据中将这些假设复制到 Magazine Sales 模型的第一个数据行中。
图 9.2 “Magazine Sales.xlsx 的批量拟合结果” 显示了通过批量拟合工具使用 Magazine Sales.xlsx 的 "Sales Data" 选项卡上的数据生成的假设和关联。批量拟合工具运行时，它会用每个选定的分布拟合每列数据。对于一组数据的每个分布拟合，此工具将计算指定的拟合优度统计值。具有最佳拟合的分布将被放置在电子表格中创建一个假设单元格，您可以将其复制到模型中的合适位置。
批量拟合工具设置为将所有连续的数据用于曲线拟合，自动选择排名方法，定义所有假设之间的关联，显示所有数据序列之间的关联矩阵，以及将输出放在新的“批量拟合假设”选项卡上。
在此示例中，使用 Crystal Ball 复制和粘贴命令将“批量拟合假设”选项卡的第 2 行中生成的假设复制到“模型”选项卡的第 5 行中。单元格 C11 中的预测间接引用所有这些 "Sales Volume"（销售量）假设。然后将运行 Monte Carlo 模拟，并且使用相同的随机数序列和种子值 999。
运行此模拟将生成一个预测图，其中显示来自 Magazine Sales 工作簿的总毛利润。在 "Total Gross Profit"（总毛利润）预测图中，如果您将负无穷替换为 $5,500，则可以发现获得此利润量的确定性或概率大约为 75%（图 9.3 “报摊销售获得的杂志销售利润”）。
