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Se você quiser melhorar seu produto ou serviço usando dados simulados, você pode inserir e executar uma simulação de Monte Carlo. A simulação de Monte Carlo utiliza amostragem aleatória repetida para simular dados para um determinado modelo matemático e avaliar e otimizar o resultado.
Depois de executar uma simulação de Monte Carlo, Workspace exibe os resultados, como seus resultados se comparam a valores geralmente aceitos e fornece orientação para os próximos passos.
Para obter mais informações, vá para Simulações de Monte Carlo.
A otimização de parâmetros identifica as configurações ideais para as entradas que você pode controlar. Workspace procura um intervalo de valores para cada entrada a fim de encontrar configurações que atendam ao objetivo definido e levem a um melhor desempenho do sistema.
Para obter mais informações, vá para Realizar uma otimização de parâmetros.
A análise de sensibilidade identifica entradas que têm pouco efeito sobre a variação da saída ou entradas que reduzem a variação da saída. Workspace exibe um gráfico que mostra o efeito de alterar o desvio padrão de entrada na porcentagem de saída que está fora de especificação.
Depois de analisar os resultados, você pode alterar entradas ou saídas e, em seguida, refazer a análise para avaliar uma série de cenários hipotéticos.
Para obter mais informações, vá para Realizar uma análise de sensibilidade.
Para vídeos, termos de como fazer e glossário, vá para o Minitab Workspace Support.
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