En el ejemplo de análisis de la herramienta Análisis de remuestreo se utiliza un modelo de ejemplo de Crystal Ball, Futura Apartments.xls. Este modelo de hoja de cálculo realiza una previsión de las pérdidas y ganancias de un complejo de apartamentos.
Para generar los resultados del análisis de remuestreo, la herramienta Análisis de remuestreo se inicia con las pérdidas y ganancias como previsión objetivo. El método de una simulación y las opciones de estadísticas se seleccionan en el panel Método. Se han seleccionado los siguientes elementos en el panel Opciones:
Número de muestras de análisis de remuestreo = 200
Número de pruebas por muestra = 500
Está selecciona la opción Mostrar sólo previsión objetivo
Cuando se ejecuta el análisis, la herramienta Análisis de remuestreo muestra un gráfico de previsión de las distribuciones de cada estadística y crea un libro resumiendo los datos (Ilustración 60).
Tenga en cuenta que la certeza de la previsión se establece en el 95%, el nivel de confianza del control de precisión que se muestra en la pestaña Pruebas del cuadro de diálogo Preferencias de ejecución.
La herramienta Análisis de remuestreo muestra distribuciones de muestreo en los gráficos de previsión para muchas estadísticas. También se calculan otras estadísticas, aunque no se muestran.
En el caso de percentiles, la herramienta Análisis de remuestreo muestra las distribuciones de muestreo de percentiles en los gráficos de superposición y tendencia. Para mostrar los gráficos de previsión de los distintos percentiles, seleccione Analizar y, a continuación, Gráficos de previsión.
Si tiene la opción Probabilidad por encima de un valor seleccionada en Preferencias de ejecución y, a continuación, el panel Opciones, los percentiles se invierten de significado, de forma que el primer percentil representa el 1% superior y el percentil 99 representa el 1% inferior. Para obtener más información sobre esta inversión, consulte Establecimiento de preferencias de estadísticas |
Los gráficos de previsión indican visualmente la precisión de cada estadística (Ilustración 61). Una distribución estrecha y simétrica produce estadísticas más precisas que una distribución amplia y sesgada.
La vista Estadísticas (Ilustración 62) permite analizar la distribución de muestreo de las estadísticas. Si el error estándar medio o el coeficiente de variabilidad es muy grande, puede que la estadística no sea fiable y puede que sea necesario realizar más muestras o más pruebas. Este ejemplo tiene un error estándar medio y un coeficiente de variabilidad relativamente bajos, por lo que la previsión media es una estimación precisa de la media de la población.
El libro de resultados tiene una matriz de correlación que muestra las correlaciones entre las distintas estadísticas. Una correlación alta entre determinadas estadísticas como, por ejemplo, entre la media y la desviación estándar, suele indicar una distribución muy sesgada.
También puede utilizar la herramienta Análisis de remuestreo para analizar la distribución de los percentiles; pero debe ejecutar al menos 1.000 muestras de análisis de remuestreo y 1.000 pruebas para obtener distribuciones de muestreo correctas para estas estadísticas (según Efron and Tibshirani; consulte la bibliografía de Crystal Ball en la guía de referencia y ejemplos de Oracle Crystal Ball).