Essa abordagem explica a probabilidade e as distribuições de probabilidade para ajudar a selecionar a distribuição de probabilidade mais adequada para a sua simulação do Strategic Modeling.
Para cada entrada de incerteza em uma simulação, você define os possíveis valores com uma distribuição de probabilidade. O tipo de distribuição a ser selecionada depende das condições que cercam a entrada. Uma simulação calcula vários cenários de um modelo selecionando repetidamente valores da distribuição de probabilidade para as variáveis de incerteza e usando esses valores para calcular o modelo.
Para selecionar a distribuição de probabilidade correta:
Normal
A Distribuição normal descreve muitos fenômenos, como devoluções em patrimônio líquido ou ativos, taxas de inflação ou flutuações de moeda.
Os tomadores de decisão podem usar a distribuição normal para descrever entradas de incerteza, como a taxa de inflação ou devoluções periódicas em ativos.
Parâmetros
Nota:
Dos valores de uma distribuição normal, aproximadamente 68% estão dentro de 1 desvio padrão em qualquer lado da média. O desvio padrão é a raiz quadrada da distância quadrada de valores da média.Condições
Use a distribuição normal sob estas condições:
Triangular
A Distribuição triangular descreve situações em que você conhece os valores mínimo, máximo e mais provável. Na simulação, os valores mínimo e máximo nunca ocorrerão de fato, pois a probabilidade deles é zero.
É útil com dados limitados em situações como estimativas de vendas, número de inventários e custos de marketing. Por exemplo, você pode descrever o número de carros vendidos por semana quando as vendas passadas mostram o número mínimo, máximo e número geral de carros vendidos.
Parâmetros
Condições
Use a distribuição triangular sob estas condições:
Uniforme
A Distribuição uniforme descreve situações em que você conhece os valores mínimo e máximo e todos os valores têm igual probabilidade de ocorrer.
Parâmetros
Condições
Use a distribuição uniforme sob estas condições:
Lognormal
A Distribuição lognormal descreve muitas situações em que os valores são positivamente assimétricos (onde a maioria dos valores ocorre próxima do valor mínimo) como preços de títulos e ativos. Tais quantidades exibem essa tendência porque os valores não podem ficar abaixo de zero, mas podem aumentar sem limite.
Parâmetros
Nota:
Se você tiver dados históricos disponíveis com os quais definir uma distribuição lognormal, é importante calcular a média e o desvio padrão dos logaritmos dos dados e, em seguida, inserir esses parâmetros de log. Calcular a média e o desvio padrão diretamente nos dados brutos não dará a distribuição lognormal correta.Condições
Use a distribuição lognormal sob estas condições:
BetaPERT
A distribuição BetaPERT descreve situações frequentemente usadas em análise de risco de projeto para atribuição de probabilidades às durações e aos custos da tarefa. Às vezes, também é usada como uma alternativa mais estável à distribuição triangular.
Ela descreve uma situação em que se sabe o mínimo, o máximo e os valores mais prováveis de ocorrer. É útil com dados limitados. Por exemplo, você pode descrever o número de carros vendidos por semana quando as vendas passadas mostram o número mínimo, máximo e número geral de carros vendidos.
Parâmetros
Condições
Use a distribuição betaPERT sob estas condições:
Sim-Não
A distribuição Sim-Não descreve situações que podem ter apenas um de dois valores: por exemplo, sim ou não, êxito ou falha, ou verdadeiro ou falso.
Parâmetros — Probabilidade de Sim
Condições
Use a distribuição sim-não sob estas condições: