選取機率分佈

繪製資料是選取機率分佈的一項引導。下列步驟提供選取機率分佈的另一個程序,這些機率分佈可充分描述試算表中的不確定變數。

如要選取正確的機率分佈:

  1. 審視討論中的變數。列出您所知道關於此變數的所有條件。

    您也許可以從歷史資料中,收集到與不確定變數有關的寶貴資訊。如果沒有歷史資料可用,請運用判斷力,根據經驗列出您對不確定變數所知道的一切。

    如需相關範例,請檢閱教學課程 2 — Vision Research中的變數 "patients cured" (所治癒的患者)。公司計畫對 100 名病患進行測試。您知道病患可被治癒或無法治癒。您也知道藥物的治癒率大約是 0.25 (25%)。這些事實都是和變數有關的條件。

  2. 檢閱機率分佈的說明。

    機率分佈說明詳細說明各種分佈、概述分佈的基本條件,並針對每種分佈類型提供真實世界的範例。在您檢閱這些說明時,請查看哪個分佈是以您為此變數所列條件為特色。

  3. 選取能表現出此變數特色的分佈。

    當分佈的條件與變數的條件相符時,即表示分佈能表現出變數的特色。

    變數的條件描述 Crystal Ball 中,分佈的參數值。每一種分佈類型都各有其參數,我們將在下文加以說明。

    例如,請檢閱二項式分佈的條件,如二項分佈所述:

    • 每個試驗只會有兩種可能的結果:成功或失敗。

    • 試驗是各自獨立的。第一項試驗的結果不會影響第二項試驗,依此類推。

    • 每個試驗的成功機率都是一樣的。

      現在請比較教學課程 2 — Vision Research中的 "patients cured" 變數,與二項式分佈的條件:

    • 有兩種可能的結果:病患被治癒或未被治癒。

    • 試驗 (100) 是各自獨立的。第一名病患所遇到的情況不會影響第二名病患。

    • 每次對患者進行測試時,其治癒率同樣都是 0.25 (25%)。

      由於變數條件符合二項式分佈的條件,因此二項式分佈會是所討論之變數的正確分佈類型。

  4. 如果有歷史資料可用,請使用分佈配適來選取最能描述資料的分佈。

    Crystal Ball 能自動選取最接近資料分佈的機率分佈。如需此功能的詳細說明,請參閱將分佈與歷史資料配適。您也可以在自訂分佈中填入歷史資料。

    請在選取分佈類型之後,決定分佈的參數值。每個分佈類型都各有其參數。例如,二項式分佈具有兩個參數:試驗和機率。變數的條件包含參數值。在所使用的範例中,相關條件顯示有 100 個試驗和 0.25 (25%) 的成功機率。

除了標準參數集以外,每個連續分佈 (均勻分佈除外) 也能讓您從其他參數集中選取,以替代一或多個標準參數的百分位數。如需其他參數的詳細資訊,請參閱使用替代的參數集。如需每個機率分佈的參數摘要清單,請參閱 Oracle Crystal Ball Reference and Examples Guide (僅英文版)。