Vous ne pouvez pas utiliser l'intégralité d'une loi de prévision en tant qu'objectif, mais vous devez caractériser la loi par le biais d'une mesure récapitulative unique afin de pouvoir comparer les lois et en sélectionner une plutôt qu'une autre. Par conséquent, pour utiliser OptQuest, vous devez sélectionner une statistique d'une prévision en tant qu'objectif. Vous devez également choisir de maximiser ou de minimiser l'objectif, ou de le définir sur une valeur cible.
La statistique que vous sélectionnez dépend de vos buts pour l'objectif. Pour maximiser ou minimiser une quantité, la moyenne ou la médiane sont souvent utilisées comme mesures de la tendance centrale, la plus commune étant la moyenne. Dans les lois très asymétriques, toutefois, la moyenne peut devenir la moins stable (erreur standard plus importante) des deux. La médiane devient alors une meilleure mesure de la tendance centrale.
La statistique Chance de X sur Y peut uniquement être utilisée pour les exigences, pas pour les objectifs.
Pour minimiser le risque global, l'écart-type et la variance de l'objectif sont les deux meilleures statistiques à utiliser. Pour maximiser ou minimiser les valeurs extrêmes de l'objectif, un fractile petit ou grand peut constituer la statistique appropriée. Pour contrôler la forme ou la plage de l'objectif, les statistiques d'asymétrie, d'aplatissement ou de certitude peuvent être utilisées. Si vous utilisez Six Sigma ou un autre programme de qualité de traitement, vous souhaiterez peut-être utiliser des métriques de capacité de traitement lors de la définition de l'objectif. Pour plus d'informations sur ces statistiques, reportez-vous au glossaire, à l'aide en ligne et au guide en ligne Oracle Crystal Ball Statistical Guide (disponible en anglais uniquement).