Roc simulatsioon Exceli tutvustus

Märkus.: Soovime pakkuda teie keeles kõige ajakohasemat spikrisisu niipea kui võimalik. See leht on tõlgitud automaatselt ja sellel võib leiduda grammatikavigu või ebatäpsusi. Tahame, et sellest sisust oleks teile abi. Palun märkige selle lehe allservas, kas sellest teabest oli teile kasu või mitte. Soovi korral saab ingliskeelset artiklit lugeda siit.

See artikkel on Microsoft Excelis andmete analüüsimine ja Business modelleerimine Wayne L. Winston.

  • Kes seda kasutab Roc simulatsioon?

  • Mis juhtub, kui tipite lahtrisse asukohta =RAND() ?

  • Kuidas saab simuleerida eraldi juhuslik muutuja väärtused?

  • Kuidas saab simuleerida tavaline juhuslik muutuja väärtused?

  • Kuidas kindlaks õnnitluskaart ettevõte mitu kaardid, andes?

Soovime täpselt hinnata kindel sündmused tõenäosus. Näide, mis on tõenäosus, et uus toode rahavoogude on on positiivne puhasnüüdisväärtuse (NPV)? Mis on meie projektid riskitegurile? Roc simulatsioon võimaldab meil mudeli olukorrad, mis esitamiseks ebakindlust ja seejärel esitada nende arvutis tuhandeliste korda.

Märkus.: Nimi Roc simulatsioon pärineb arvutisimulatsioone, 1930ndatel ja 1940s prognoosimiseks tõenäosus, mis töötavad Atomi pommi, plahvatama jaoks vajalik ahelreaktsioon edukalt liita. Kõnealuse tööga seotud füüsikud olid suur ventilaatoreid mängimine, nii, et nad andis simulatsioonid Rockood nime.

Järgmise viie lõikudesse, kuvatakse näited kohta, kuidas saate kasutada Exceli Roc simulatsioonid sooritamiseks.

Paljud ettevõtted kasutavad Roc simulatsioon oma otsustusprotsessi olulised osana. Siin on mõned näited.

  • Üldine mootorite Proctor ja Gamble, peal on musta, jäätmematerjali kasutada, ja Eli Lilly simulatsioon prognoosimiseks riskitegurile uute toodete nii Keskmine tootlus. GM, seda teavet kasutatakse tegevjuht peab kontrollima, milliste toodete turu.

  • GM kasutab simulatsioon prognoosi koostamiseks puhastulu Corporation, prognoosimine struktuuri- ja kulud ja määratlemine selle tundlikkuse erinevaid risk (nt intressimäära muudatused ja tõttu).

  • Lilly kasutab simulatsioon optimaalse taimest läbilaskevõime vahel.

  • Proctor and Gamble kasutab simulatsioon modelleerimise ja optimaalselt maandada töötajad.

  • Sears kasutab simulatsioon, et määrata, mitu ühikut iga tootesarja tuleks tellida tarnijate – näiteks arv paari dokkide püksid, mida tuleks tellida käesoleva aasta.

  • Oil ja uimastitega ettevõtted kasutada simulatsioon väärtusega "reaal Valikud," nagu laiendamiseks, lepingu või edasi lükata projekti suvandi väärtus.

  • Rahandus Plaanurid kasutada Roc simulatsioon optimaalse investeeringu strateegiad oma klientide pensionile.

Kui tipite lahtrisse valem asukohta =RAND() , saate arvu, mis on tõenäoliselt sama mis tahes väärtus vahemikus 0 kuni 1. Seega umbes 25% ajast, saate arvu väiksem või võrdne 0,25; ümber 10% ajast peate saama arvu, mis on vähemalt 0.90 jne. Funktsiooni RAND toimimise näidata Heitke pilk faili Randdemo.xlsx, näidatud joonisel 60-1.

Book Image
Joonis 60-1, mis näitab funktsiooni RAND

Märkus.: Kui avate faili Randdemo.xlsx, kuvatakse sama juhuslikud arvud, mis on näidatud joonisel 60-1. Funktsioon RAND alati automaatselt arvutab arvude see tekitab töölehe avamisel või kui tööleht on sisestatud uut teavet.

Esmalt kopeerida lahtri C3 C4:C402 valemi asukohta =RAND(). Seejärel saate nime vahemiku C3:C402 andmed. Klõpsake veerus F saate jälgida 400 juhuslike arvude (lahter F2) keskmise ja funktsiooni COUNTIF abil saate määratleda murrud, mis on vahemikus 0 ja 0.25, 0,25 ja 0,50, 0,50 ja 0,75, ja 0,75 kuni 1. Kui vajutate klahvi F9, juhuslike arvude arvutatakse ümber. 400 arvude keskmise on alati ligikaudu 0,5 ning et umbes 25% tulemuste vahedega 0,25 teatis. Need tulemused vastavad juhusliku arvu määratlus. Samuti võtke arvesse, et loodud RAND erinevates lahtrites asuvate väärtuste ei sõltuks. Näiteks kui juhusliku arvu loodud lahtri C3 on mitmeid (nt 0,99), see räägib meile midagi muud genereeritud juhusliku arvude väärtused.

Oletame, et kalendri järele reguleerib järgmised eraldi juhuslik muutuja:

Nõudmisel

Tõenäosus

10 000

0,10

20 000

0,35

40 000

0,3

60 000

0,25

Kuidas meil esitamiseks või simuleerida, selle järele kalendrite mitu korda Excel? Lahenduseks on võimalik nõudmisel kalendrite seostada iga võimalik väärtus funktsiooni RAND. Järgmised ülesande tagab, et vajadusel 10 000 10% ajast tekkida, ja nii edasi.

Nõudmisel

Juhuslik arv, mis on määratud

10 000

Väiksem kui 0,10

20 000

Suurem kui või võrdne 0,10 ja väiksem kui 0,45

40 000

Suurem kui või võrdne 0,45 ja alla 0,75

60 000

Suurem kui või võrdne 0,75

Nõudmisel simulatsiooni näitamaks Vaata faili Discretesim.xlsx, kuvatakse järgmisel lehel joonis 60-2.

Book Image
Joonis 60-2, mis kujutavad eraldi juhuslik muutuja

Meie simulatsioon võti on kasutada juhuslik arv otsing tabeli vahemiku F2:G5 (nimega Otsing). Suurem kui või võrdne 0 ja väiksem kui 0,10 juhuslike arvude toovad nõudmisel 10 000; suurem kui või võrdne 0,10 ja väiksem kui 0,45 juhuslike arvude toovad nõudmisel 20 000; suurem kui või võrdne 0,45 ja väiksem kui 0.75 juhuslike arvude toovad nõudmisel, 40 000. ja juhuslike arvude suurem või võrdne 0,75 toovad nõudmisel 60 000. Saate luua 400 juhuslike arvude kopeerides C3 C4:C402 valemi RAND(). Saate luua seejärel 400 katsete_arv või kalendri nõudmisel kopeerides B3 B4:B402 valem VLOOKUP(C3,lookup,2)iteratsiooni. See valem tagab, et genereeritud juhusliku arvu alla 0,10 nõudmisel 10 000, mis tahes juhusliku arvu vahemikus 0,10 ja 0,45 genereeritud nõude 20 000 ja jne. Lahtrivahemik F8:F11 kasutage funktsiooni COUNTIF määratlemiseks meie 400 iteratsiooni saades iga nõudmisel murdosa. Kui soovime klahvi F9 ümberarvutamine juhuslike arvude, jäljendatud tõenäosus on meie eeldatava nõudmisel tõenäosus lähedal.

Kui tipite valemi NORMINV(rand(),mu,sigma)mõnda lahtrit, te luua keskväärtus mu ja standardhälve sigmaon tavaline juhuslik muutuja jäljendatud väärtus. See toiming on kujutatud faili Normalsim.xlsx, näidatud joonisel 60 – 3.

Book Image
Joonis 60-3, mis kujutavad tavaline juhuslik muutuja

Oletame, et soovime simuleerida 400 katsete_arv või iteratsiooni tavaline juhuslik muutuja keskväärtus on 40 000 ja standardhälve on 10 000. (Saate need väärtused tippige lahtrite E1 ja E2, ja pange nimi nende lahtrite tähendab ja sigma,.) C5:C403 C4 asukohta =RAND() valemi kopeerimine genereeritud 400 erinevate juhuslike arvude. Tavaline juhuslik muutuja keskväärtus on 40 000 ja standardhälve on 10 000 kopeerimine B4 B5:B403 valem NORMINV(C4,mean,sigma) tekitab 400 prooviversiooni erinevaid väärtusi. Kui me vajutage klahvi F9 ümberarvutamine juhuslike arvude, jääb keskväärtuse 40 000 ja 10 000 lähedale standardhälbe.

Sisuliselt loob valemi NORMINV(p,mu,sigma) juhuslik arv x, p-nda protsentiili, kus mu keskväärtus ja standardhälve sigmatavaline juhuslik muutuja. Näiteks lahtris C4 0,77 juhusliku arvu (vt joonis 60-3) loob Lahtri B4 ligikaudu 77 protsentiili tavaline juhuslik muutuja keskväärtus on 40 000 ja standardhälve on 10 000.

Selles jaotises näete, kuidas vanalinn simulatsiooni saab kasutada otsuste tööriista. Oletame, et nõudmisel Sõbrapäev kaardi reguleerib järgmised eraldi juhuslik muutuja:

Nõudmisel

Tõenäosus

10 000

0,10

20 000

0,35

40 000

0,3

60 000

0,25

Tervituse kaardi müüs eest $4.00, ja tootma iga kaardi muutuja hind on $1,50. Allesjäänud kaardid kõrvaldada hinnaga $ 0, 20 kaardi kohta. Kui palju kaardid printida?

Põhimõtteliselt simuleerida iga võimalikult koguse (10 000, 20 000, 40 000 või 60 000) mitu korda (nt 1000 iteratsiooni). Siis me kindlaks, millised tellimuse kogus annab üle 1000 iteratsiooni maksimaalne keskmine kasum. Selles jaotises näidatud joonisel 60-4 faili Valentine.xlsx, leiate andmed. Saate määrata C1:C11 lahtrite vahemiku lahtrite B1:B11 nimed. Lahtrivahemik G3:H6 määratakse nimi otsinguvälja. Meie müügihind ja maksumus parameetrite kantud lahtrite C4:C6.

Book Image
Joonis 60-4 Sõbrapäev kaardi simulatsioon

Tippige lahtrisse C1 saate sisestada prooviversiooni tootmiskogus (selles näites 40 000). Järgmiseks luua juhusliku arvu lahtris C2 asukohta =RAND()valemi abil. Nagu eelnevalt kirjeldatud, saate simuleerida nõudmisel kaardi lahtris C3 VLOOKUP(rand,lookup,2)valemi abil. (Valemi VLOOKUP rand on määratud lahtri C3, mitte funktsiooni RAND lahtri nimi.)

Müüdud ühikud arv on väiksem meie tootmiskogus ja vajadusel. Lahtris C8 saate arvutada meie tulu valemiga MIN (toodetud, nõudmisel) * unit_price. Lahtris C9 saate arvutada kokku omahind valemiga toodeti * unit_prod_cost.

Kui me ei anna rohkem kaarte, kui on, ühikute jäänud võrdub toodang miinus nõudmisel; muul juhul ühikuid on jäänud. Me arvutada meie kõrvaldamise maksumus lahtrit C10 valemiga unit_disp_cost * IF (toodeti > nõudmisel, toodeti – nõudmisel, 0). Lõpuks lahtris C11 me arvutada meie kasum tulu – total_var_cost-total_disposing_costnimega.

Soovime tõhusalt vajutage klahvi F9 mitu korda (nt 1000) iga tootmiskogus ja ühtivad meie oodatud kasum iga. Olukord on üks, kus kahesuunalise andmetabel on meie aitama. (Vt Peatükk 15 "Tundlikkuse analüüsi koos andmetabelid," üksikasjad andmetabeleid.) Selles näites kasutatakse andmetabel on näidatud joonisel 60-5.

Book Image
Joonis 60-5 kahesuunalise andmetabel õnnitluskaart modelleerimiseks

Sisestage lahtrivahemik A16:A1015 arvude 1 – 1000 (vastab meie 1000 katsete arv). Üks lihtne viis luua need väärtused on alustamiseks sisestage lahtris A16 1 . Valige lahter, ja seejärel klõpsake menüü Avaleht jaotises redigeerimine nuppu täideja valige sarjasarja dialoogiboksi kuvamiseks. Sisestage dialoogiboksis sarja , näidatud joonisel 60-6, samm väärtus 1 ja Lõpeta väärtus 1000. Alal Sarja sisseveerud soovitud suvand ja seejärel klõpsake nuppu OK. Arvud 1 – 1000 on sisestatud veeru lahtris A16 alguses.

Book Image
Joonis 60-6 sarja abil dialoogiboksi täitmiseks prooviversiooni arvude 1 kuni 1000

Järgmine me sisestage lahtrite B15:E15 meie võimalikult koguseid (10 000, 20 000, 40 000, 60 000). Iga katse number (1 – 1000) kasumi arvutada soovime ja iga tootmiskogus. Me viidata kasum (arvutatud lahter C11) meie andmetabel (A15) ülemise vasakpoolse lahtrisse valem = C11sisestades.

Meil on nüüd valmis aga Exceli üheks simuleerida 1000 iteratsiooni iga tootmiskogus järele. Valige tabel vahemik (A15:E1014) ja seejärel klõpsake menüü andmed jaotises Andmeriistad nuppu aga kui analüüsi ja seejärel valige andmetabel. Kahesuunalise andmetabel häälestada, valige rida sisendit lahtriga meie tootmiskogus (lahtrisse C1) ja valige mis tahes tühja lahtrisse (valisime lahtri I14) veeru sisestatud lahtrisse. Pärast nupu OK klõpsamist, jäljendab Exceli 1000 nõudmisel iga tellimuse kogus väärtused.

Mõistmaks, miks see toimib, kaaluge pandud andmetabel lahtrivahemik C16:C1015 väärtused. Iga need lahtrid, kasutab Excel 20 000 väärtus lahtris C1. C16, paigutatakse veeru sisendväärtuste väärtus 1 tühi lahter ja lahtris C2 ümberarvutuse toimumishetke juhusliku arvu. Lahtri C16 salvestatakse seejärel vastav kasum. Klõpsake veeru sisendväärtuste Lahtriväärtus 2 paigutatakse tühi lahter ja uuesti ümberarvutuse toimumishetke juhusliku arvu lahtris C2. Lahtris C17 sisestatakse vastav kasum.

Kopeerides lahtrit B13 C13:E13 valem AVERAGE(B16:B1015), saame arvutada iga tootmiskogus jäljendatud Keskmine kasum. Kopeerides lahtri B14 C14:E14 STDEV(B16:B1015)valem, saame arvutada meie jäljendatud kasum iga tellimuse kogus standardhälve. Iga kord, kui vajutate klahvi F9, 1000 iteratsiooni nõudmisel on modelleerida iga tellimuse kogus. Toodavad 40 000 kaardid alati annab suurima oodatud kasum. Seetõttu tundub, et toodavad 40 000 kaardid on õige otsus.

Meie otsust riski mõju     Kui meil toodetud 20 000 40 000 kaartide asemel, meie oodatud kasumi langeb umbes 22 protsenti, kuid meie risk (mõõdetuna kasumi standardhälve) langeb peaaegu 73 protsenti. Seetõttu, kui me väga tõrksad risk, 20 000 kaardid toodavad võib olla õigeid otsuseid. Lisaks toodavad 10 000 kaardid alati on standardhälve on 0, kaardid, kuna kui me ei anna 10 000 kaardid, kuvatakse alati müüme kõik need kõik jäänud ilma.

Märkus.: Selle töövihiku arvutamine suvandi on seatud Automaatse jaoks peale tabeleid. (Käsu arvutamise klõpsake menüü Valemid jaotises arvutamine.) See säte tagab, et meie andmetabel on ümberarvutamine juhul, kui me vajutage klahvi F9, mis on soovitatav, sest suure andmetabeli aeglustada oma tööd, kui seda ümber iga kord, kui sisestate midagi, mida teie töölehele. Pange tähele, et selle näite puhul iga kord, kui vajutate klahvi F9, Keskmine kasum muutub. See juhtub siis iga kord, kui vajutate klahvi F9, kasutatakse erinevate jada 1000 juhuslike arvude nõudmistele iga tellimuse kogus loomiseks.

Usaldusvahemiku Keskmine kasum     Loomulikus küsimus sellisel juhul küsida on, mis ajavahemiku on meil 95% kindel true Keskmine kasum jääb? Ajavahemik nimetatakse 95% usaldusvahemiku Keskmine kasum. Mis tahes simulatsioon väljundi keskmise usaldusvahemiku 95% on arvutatud järgmist valemit:

Book Image

Lahtris J11 saate arvutada kohta Keskmine kasum 95% usaldusvahemiku alampiir 40 000 kalendrite esitamisel D13–1.96*D14/SQRT(1000)valemi abil. Saate arvutada lahtris J12 95% usaldusvahemiku valemiga D13+1.96*D14/SQRT(1000)ülempiir. Nende arvutuste on näidatud joonisel 60-7.

Book Image
Joonis 60-7 95% usaldusvahemiku Keskmine kasum kui 40 000 kalendrite tellitud

Oleme 95% kindel, et meie Keskmine kasum kui 40 000 kalendrite tellitud on $56,687 ja $62,589 vahel.

  1. GMC edasimüüja arvab, et järele 2005 Envoys 200 keskväärtus ja standardhälve 30 tavapäraselt jaotatud. Vastu võtta mõne saadiku tema hind on $ 25 000 ja ta müüs mõne saadiku $ 40 000 eest. Kõik müüdud täielik hind saadikute poole, võib müüa $ 30 000. Ta on tõstutundlikkuse tellimine 200, 220, 240, 260, 280 või 300 Envoys. Kui palju peaksite ta tellida?

  2. Väike supermarket proovib tuvastada inimesed ajakiri nad peaksid tellimuse igas nädalas mitu eksemplari. Nende arvates nende nõudmisel inimeste jaoks, reguleerib järgmised eraldi juhuslik muutuja:

    Nõudmisel

    Tõenäosus

    15

    0,10

    20

    0.20

    25

    0,30

    30

    0,25

    35

    0,15

  3. Funktsiooni maksab $1.00 iga koopia inimesed ja müüs selle eest $1,95. Iga müümata Kopeeri tagastatavad $0.50 jaoks. Mitu eksemplari inimesed peaks pood järjekorras?

Kas vajate rohkem abi?

Võite oma küsimuse alati esitada mõnele Exceli tehnikakogukonna eksperdile, otsida abi vastustefoorumist või soovitada mõnd uut funktsiooni või täiustust Exceli User Voice’i lehel.

Täiendage Office'i kasutamise oskusi
Tutvuge koolitusmaterjalidega
Kasutage uusi funktsioone enne teisi
Liituge Office Insideri programmiga

Kas sellest teabest oli abi?

Täname tagasiside eest!

Täname tagasiside eest! Tundub, et võiksime teid kokku viia ühega meie Office'i tugiagentidest, kes aitab teil probleemi lahendada.

×