要使用首选项菜单上的预测命令以概率分布拟合预测图：

1. 创建一个模型并运行模拟。

2. 选择预测图。

3. 在预测图的菜单栏中，依次选择首选项和预测。

4. 在预测首选项对话框的预测窗口选项卡中，选择用某个概率分布拟合预测，然后单击拟合选项。

   此时将打开拟合选项面板。

5. 指定要拟合的分布：

   • 自动选择：对数据执行基本分析，以选择分布拟合选项和排名方法。如果数据仅包括整数，将使用卡方排名统计值选项拟合所有离散分布（是-否分布除外）。

   • 所有连续分布：用数据拟合所有内置连续分布（这些分布在分布库中显示为立体形状）。

   • 所有离散分布：拟合所有离散分布（是-否分布除外）。

   • 选择：显示另一个对话框，您可以从中选择要包括在拟合中的那些分布。

6. 指定分布应如何排名。在对分布进行排名时，您可以使用三种标准拟合优度检验方法之一：

   • Anderson-Darling 检验 - 此方法与 Kolmogorov-Smirnov 检验方法非常相似，只是它对末端两个分布之间的差异的加权比对中间范围的两个分布之间的差异的加权要高。这种末端加权有助于更正 Kolmogorov-Smirnov 检验方法会过度强调中央区域的差异的趋势。

   • Kolmogorov-Smirnov 检验 - 此检验的结果一定是两个累计分布之间的最大垂直距离。

   • 卡方检验 - 此检验是最早也是最常见的拟合优度检验。它可以评估拟合的综合准确率。该检验将分布划分为多个对等概率区域，并将每个区域内的数据点数与预期的数据点数进行比较。

   第一个设置（自动选择）可让 Crystal Ball 选择排名统计值。如果所有数据值均为整数，则会选择卡方检验。

7. 可选：如果您知道可能有助于创建特定分布的更准确拟合的位置、形状或其他参数值，请选择锁定参数并在锁定参数对话框中输入相应的值（“在拟合分布时锁定参数”）。

8. 可选：默认情况下，会为所有适当的排名统计值计算值，但仅会在“拟合优度”视图中显示选定排名统计值的值。要显示全部三个统计值的值，请在分布选项面板底部选择显示所有拟合优度统计值。

9. 单击确定执行拟合。