Создание распределения вероятностей в Excel

Question

Мне дали три точки данных и сказали сделать раздачу.Вот инструкции, которые мне дали для выполнения задачи:

Нижний 20-й процентиль даст 13 единиц в этом месяце.Медиана данных показывает, что мы должны произвести 23 единицы в этом месяце.В лучшем случае, верхний 20-й процентиль показывает, что мы произвели 30 единиц в этом месяце.

Это связано с попыткой выяснить% вероятности производства определенного количества детали в месяце.

Я попытался создать распределение следующим образом:

Однако я собираюсь получить распределение вероятностей, как показано ниже:

Ниже приведены данные, с которыми я работаю (которые обобщены из инструкций моего начальника):

| Serial Number | Median Projected Finish Date | Median In July | Best Case Projected Finish Date | Best In July | Worst Case Projected Finish Date | Worst In July |
|:-------------:|:----------------------------:|:--------------:|:-------------------------------:|:------------:|:--------------------------------:|:-------------:|
|      8473     |           7/18/2019          |        1       |            6/28/2019            |       1      |             8/2/2019             |       0       |
|     11963     |           6/30/2019          |        1       |            6/28/2019            |       1      |             7/28/2019            |       1       |
|     15165     |           6/27/2019          |        1       |            6/27/2019            |       1      |             6/28/2019            |       1       |
|     28023     |           7/1/2019           |        1       |            6/29/2019            |       1      |             7/3/2019             |       1       |
|     14355     |           9/1/2019           |        0       |            7/11/2019            |       1      |             9/13/2019            |       0       |
|     14388     |           7/3/2019           |        1       |             7/1/2019            |       1      |             7/7/2019             |       1       |
|      796      |           7/18/2019          |        1       |            6/28/2019            |       1      |             8/2/2019             |       0       |
|     20574     |           7/11/2019          |        1       |             7/9/2019            |       1      |             7/19/2019            |       1       |
|      6518     |           7/11/2019          |        1       |             7/9/2019            |       1      |             7/19/2019            |       1       |
|     19969     |           7/11/2019          |        1       |             7/9/2019            |       1      |             7/18/2019            |       1       |
|     10244     |           7/11/2019          |        1       |             7/9/2019            |       1      |             7/19/2019            |       1       |
|      9980     |           7/11/2019          |        1       |             7/9/2019            |       1      |             7/19/2019            |       1       |
|     26056     |           7/11/2019          |        1       |             7/9/2019            |       1      |             7/19/2019            |       1       |
|      8849     |           7/18/2019          |        1       |             7/2/2019            |       1      |             8/2/2019             |       0       |
|      7409     |           7/11/2019          |        1       |             7/9/2019            |       1      |             7/19/2019            |       1       |
|      1386     |           7/11/2019          |        1       |             7/9/2019            |       1      |             7/19/2019            |       1       |
|     13971     |           7/17/2019          |        1       |            6/27/2019            |       1      |             8/1/2019             |       0       |
|     21974     |           7/25/2019          |        1       |            7/19/2019            |       1      |             8/12/2019            |       0       |
|     20546     |           7/25/2019          |        1       |            7/19/2019            |       1      |             8/12/2019            |       0       |
|     10055     |           6/30/2019          |        1       |            6/27/2019            |       1      |             7/28/2019            |       1       |
|     22766     |           7/17/2019          |        1       |            6/27/2019            |       1      |             8/1/2019             |       0       |
|     12679     |           7/18/2019          |        1       |             7/2/2019            |       1      |             8/2/2019             |       0       |
|     28837     |           7/26/2019          |        1       |            6/30/2019            |       1      |             8/14/2019            |       0       |
|     12509     |           7/31/2019          |        1       |             7/4/2019            |       1      |             8/18/2019            |       0       |
|      1624     |           8/5/2019           |        0       |            7/29/2019            |       1      |             8/21/2019            |       0       |
|      5689     |           8/1/2019           |        0       |             7/4/2019            |       1      |             8/19/2019            |       0       |
|     29315     |           8/2/2019           |        0       |             7/5/2019            |       1      |             8/29/2019            |       0       |
|     10618     |           8/2/2019           |        0       |             7/5/2019            |       1      |             8/29/2019            |       0       |
|     16235     |           8/2/2019           |        0       |             7/5/2019            |       1      |             8/29/2019            |       0       |
|     12079     |           8/2/2019           |        0       |             7/5/2019            |       1      |             8/29/2019            |       0       |
|               |                              |       23       |                                 |      30      |                                  |       13      |

Источник данных выше представляет собой схему уникальных идентификаторов детали, предполагаемая дата завершения этого серийного номера, предполагаемая дата завершения, если шаги для его завершения находятся в 20% лучших / худших времен, и столбец «в июле», чтобы увидеть, заканчивается ли это в июле месяце (используется длясумма итогов в последнем ряду).

Я пытался подписаться на этот ресурс , но не смог этого сделать.Как я могу создать распределение вероятностей с моими данными?

Цель состоит в том, чтобы выяснить, какова% вероятности завершения x количества единиц в данном месяце (скажем, в июле 2019 года).Я могу работать только с данными выше.Возможность иметь график, который показал (или приблизился бы к показу), есть 11% probability of finishing 32 units in 2019 (произвольно).В идеале, распределение вероятностей покажет нам, какова вероятность завершения x количества единиц.Я полагаю, что пол будет 0, а потолок будет 30 (поскольку в списке только 30 предметов).

Answer 1

Вы можете просмотреть дату завершения каждой единицы в виде случайной величины.Для каждой единицы вам дается три вероятности.Для первого блока P (U ₁ <6/28) = 0,2, P (U <sub>1 > 8/2) = 0,2 и P (U _{1 *)1006 * <7/18) = 0,5, где 7/18 - это медиана. </p> Если предположить, что U 1 нормально распределено, то его медиана и среднее значение равны 7 /18, и вероятности P (U 1 1} ) = 0,2 и P (U ₁ > k ₂ ) = 0,2должно быть для k ₁ и k ₂ одинаково отдаленными от среднего 7/18.Это не относится к U ₁ , что указывает на то, что U ₁ , скорее всего, не распределяется нормально.Возможно, вы захотите рассмотреть другие распределения вероятностей, которые искажены и где медиана составляет 0,5 вероятности.Существуют экспоненциально измененное гауссово распределение , косое нормальное распределение и многие другие.Все знания, которые вы можете иметь о производстве единиц, могут помочь в выборе распределения вероятностей.

Предположим, мы хотим использовать нормальное распределение.Вместо того, чтобы работать с датами, мы будем работать с номерами дней с днем ​​1, являющимся 7/1.Нам нужно оценить для каждой единицы параметры ее нормального распределения, то есть среднее значение и стандартное отклонение с учетом трех вероятностных точек, которые у нас есть.Поскольку нормальное распределение является симметричным, среднее значение - это средний день между худшими / лучшими 20% днями.Для U ₁ среднее значение будет m ₁ = (33 - (-2)) / 2 + -2 = 15,5.Мы знаем, что P (U ₁ > 33) = 0,2.Это происходит для N (0; 1)> 0,84.Итак, стандартное отклонение s ₁ = (33 - 15,5) / 0,84 = 20,8.Зная m ₁ и s ₁ , мы можем рассчитать вероятность того, что U ₁ будет завершено в июле, то есть P (U ₁ ~ N ​​(м ₁ ; с ₁ ) <32).Та же самая оценка сделана для всех N единиц.Это дает нам N вероятностей, то есть вероятностей того, что единицы измерения будут выполнены в июле. </p>

Чтобы рассчитать вероятность того, что R единиц N будет завершено в июле, см. Следующие ответы.

• Как определить вероятность возникновения событий от 0 до N с учетом вероятности каждого из этих N событий?
• Вероятность точно k из n происходящих событий
• Функция, генерирующая вероятности

Наконец, предполагается, что производство единиц является независимым.Если это не так (например, две единицы, которые зависят от общего поставщика деталей), то рассчитанные вероятности могут быть не очень хорошими.Но я думаю, что лучшим улучшением было бы найти дистрибутив, который отображает ваши данные лучше, чем обычный дистрибутив.