Oracle Crystal Ball 仮定の設定（分布の適合）

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分布の適合

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はじめに

本資料では、過去データがある場合に有効な

「分布の適合」機能をご紹介します– データを読み込み自動的に「仮定」を定義可能

数値データ確率分布


カスタム分布と分布の適合

カスタム分布との違い– カスタム分布は、過去のデータをそのまま利用します（左図）

– 分布の適合は、過去のデータを21種類の分布形状にフィッティングさせます（右図）

カスタム分布

分布の適合


分布の適合機能使用方法

①分布の適合

②データの参照

③適合度と分割表示

を選択

④適合度の高い順に表示

⑤他の分布の適合を提示


分布の検定方法

分布の検定方法– 分布の適合で使用される検定と判断基準は以下の通りです

検定手法特徴判断基準

アンダーソン-ダーリング検定分布の裾野は適合しているか＜1.5

コルモゴロフ-スミルノフ検定極端に外れているところがないか＜0.03

カイ二乗検定全体的にあっているかどうか＜20

カイ二乗検定

コルモゴロフ-スミルノフ検定

アンダーソン-ダーリング検定


分布の適合演習問題

• 分布の適合演習– CBwebサイトにあるサンプルファイル「融資プロセスの改善.xls」

• http://www4.kke.co.jp/cb/sample/download/SampleFiles_JP/Loan%20Process.xls

• “Step5” に「分布の適合」を使用して「仮定」を定義します

– ファイルにあるシート「データ」を使うとどうなるでしょうか？

融資プロセスの改善

処理時間の目標値： 96

Step 1: 1 1 0.25 対数正規分布（平均，標準偏差）

Step 2: 24 8 24 40 三角分布（最小値，最尤値，最大値）

Step 3: 29 16 32 80% カスタム分布（2条件）

32 48 20%

Step 4: 5 1 8 一様分布（最小値，最大値）

Step 5: 16 （“データ”タブにある実測データを分布に適合）

Step 6: 16 16 4 正規分布（平均，標準偏差）

合計処理時間 91

プロセスステップシミュレーションによる

処理時間仮定のパラメータ

1 時間 24 時間 29 時間 5 時間 16 時間 16 時間

最終手続きの実測データ

20

14

12

20

18

11

15

21

12

17

10

12

16

15

15

14

19

19

9

14

14



①Step5にカーソル

を合わせて仮定を定義

②シート「データ」の

「最終手続きの実測データ」を読み込む


Step 1: 1 1 0.25 対数正規分布（平均，標準偏差）

Step 2: 24 8 24 40 三角分布（最小値，最尤値，最大値）

Step 3: 29 16 32 80% カスタム分布（2条件）

32 48 20%

Step 4: 5 1 8 一様分布（最小値，最大値）

Step 5: 16 （“データ”タブにある実測データを分布に適合）

Step 6: 16 16 4 正規分布（平均，標準偏差）

合計処理時間 91

プロセスステップシミュレーションによる

処理時間仮定のパラメータ


③データの参照

④結果表示

⑤分布への反映


分布の適合複数セルへの設定

分布の適合を複数セルに行いたい場合は、バッチフィットが役立ちます


バッチフィット演習問題

• バッチフィット演習– CBwebサイトにあるサンプルファイル「雑誌販売モデル.xls」

• http://www4.kke.co.jp/cb/sample/download/SampleFiles_JP/Magazine%20Sales.xls

• ファイルにあるシート「販売データ」に移動し、バッチフィットを起動します

• バッチフィットでは、データ範囲をある程度自動設定します（左図）

• 適合度オプションは、分布の適合で設定するものと同様です（右図）


バッチフィット演習問題

• バッチフィット演習– バッチフィットを利用すると、読み込んだデータの列／行の数だけ分布を自動的に作成します• 下図は4つの雑誌の売上データに対し、バッチフィットを行ったときの結果です

– バッチフィットの結果は別シートや別ファイルに書き出されます• 他のセルに結果を反映するときは「コピー＆ペースト」やExcelの数式を応用します


お問い合わせ

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