Cuando se muestran valores de bondad del ajuste, como se ve en el gráfico de comparación, se muestran los valores p para algunas combinaciones de métodos de clasificación y distribuciones ajustadas. Estas expresan el grado en el que el ajuste real cumple con un ajuste teórico para esa prueba de ajuste y distribución (consulte Bondad del ajuste para obtener más información). Cuando se utiliza el método de chi-cuadrado, los valores p se muestran para todas las distribuciones discretas y continuas. Los valores p también se muestran para las siguientes distribuciones continuas cuando se emplean los métodos Anderson-Darling o Kolmogorov-Smirnov: normal, exponencial, logística, extremo máximo, extremo mínimo, uniforme, gamma, Weibull y logarítmico normal. Los valores p de las demás distribuciones están en fase de desarrollo.
Dado que los valores p de las estadísticas Anderson-Darling y Kolmogorov-Smirnov se ven afectados por el número de puntos de datos que se están ajustando, se usa una fórmula de ajuste para llegar a la estadística Anderson-Darling y Kolmogorov-Smirnov para un determinado tamaño de muestra. La calidad de los parámetros ajustados y el valor p calculado se deteriora a medida que se reduce el tamaño de la muestra. Actualmente, Crystal Ball necesita al menos 15 puntos de datos para ajustar todas las distribuciones.
Para ejecutar ajustes en varios conjuntos de datos, utilice la herramienta Ajuste por lotes.