如果要使用偏好設定功能表上的預測命令，將機率分佈與預測圖配適，請執行下列動作：

1. 建立模型並執行模擬。

2. 選取預測圖。

3. 在預測圖功能表列中，依序選取偏好設定和預測。

4. 在預測偏好設定對話方塊的預測視窗頁籤中，選取將機率分佈與預測配適，然後按一下配適選項。

   配適選項面板隨即開啟。

5. 指定要配合哪個分佈：

   • 自動選擇會對資料進行基本分析，以選取分佈配適選項及排序方法。如果資料只包含整數，則會使用卡方排序統計選項，與所有離散分佈 (除了「是否分佈」之外) 配適。

   • 所有連續會將資料與所有內建的連續分佈配適 (在「分佈庫」中，這些分佈會顯示為固體形狀)。

   • 所有離散與所有離散分佈 (除了「是否分佈」以外) 配適。

   • 選擇會顯示另一個對話方塊，讓您從中選取要包含在配適中的分佈子集。

6. 指定分佈的排序方式。為分佈排序時，您可以使用三種標準適合度檢定的其中之一：

   • Anderson-Darling — 此方法類似於 Kolmogorov-Smirnov 方法，不同的是它對兩種分佈尾部差異的重視程度，大於對中間範圍的差異。加強重視尾部的作法有助於改正 Kolmogorov-Smirnov 方法過於強調中央區域之差異的傾向。

   • Kolmogorov-Smirnov — 這種檢定的結果，在本質上是兩種累積分佈之間最大的垂直距離。

   • 卡方 — 這種檢定是最古老、最常用的適合度檢定。它可精確計量配適的一般準確度。此檢定會將分佈分解為機率相等的區域，並比較各個區域中的資料點，與預期的資料點數目。

   第一項設定：自動選取，可以讓 Crystal Ball 選取排序統計。如果所有資料值都是整數，則會選取卡方。

7. 選擇性：如果您知道位置參數值、形狀參數值，或其他有助於建立與特定分佈之更準確配適的參數值，請選取鎖定參數，並在鎖定參數對話方塊中輸入適當的值 (於配適分佈時鎖定參數)。

8. 選擇性：依預設，所有適當的排序統計資料的值都會列入計算，但是「適合度」視圖中只會顯示所選排序統計資料的值。如果要顯示三種統計資料的值，請選取分佈選項面板底部的顯示所有適合度統計資料。

9. 按一下確定以執行配適。