Correlación de suposiciones

En Crystal Ball, los valores de suposición se calculan habitualmente de manera independiente unos de otros. No obstante, a menudo existen dependencias entre las suposiciones de un sistema que se está modelando. Cuando los valores de dos suposiciones dependen los unos de los otros, debe correlacionarlos para aumentar la precisión de los resultados de la previsión de la simulación.

Estas relaciones dependientes se describen en términos matemáticos mediante un coeficiente de correlación, un número entre -1,0 y +1,0 que mide la intensidad de la relación. Un valor positivo significa que cuando una suposición sea alta, es probable que la otra sea alta. Un valor negativo indica que las suposiciones están inversamente relacionadas: cuando una es alta, es probable que la otra sea baja.

Nota:

Nunca debería utilizar un coeficiente de ±1; representa las relaciones que están estrechamente correlacionadas con las fórmulas del modelo de hoja de cálculo.

Puede utilizar la función Definir correlaciones de Crystal Ball para definir correlaciones entre suposiciones de dos formas:

Las definiciones de correlaciones relacionadas con pares se aplican directamente a pares de suposiciones. Las definiciones de correlaciones de matriz se crean en un bloque de celdas de un cuadro de diálogo o libro y se aplican a un grupo de suposiciones. Ambos métodos utilizan el cuadro de diálogo Definir correlaciones, descrito en Acerca del cuadro de diálogo Definir correlaciones.

Se crea una matriz de correlación siempre que se correlacionan dos o más suposiciones. Cada suposición puede pertenecer solo a una matriz. Las suposiciones no correlacionadas se pueden agregar a la matriz actual en cualquier momento. La vista Lista y la vista Matriz son vistas de la misma matriz. Para obtener más información sobre las matrices de correlación en Crystal Ball, consulte Acerca de las matrices de correlación de Crystal Ball.

Nota:

Crystal Ball utiliza la correlación de orden de rangos de Spearman en todos los cálculos de correlación para relacionar suposiciones con diferentes tipos de distribución. Para obtener más información sobre las correlaciones de Spearman, consulte el capítulo sobre definiciones de estadísticas en la guía de ejemplos y referencia de Oracle Crystal Ball.