Simio：Simio中的統(tǒng)計(jì)分析與結(jié)果解釋1Simio概述1.1Simio的基本概念Simio是一種先進(jìn)的仿真軟件，它采用基于對(duì)象的建模方法，允許用戶創(chuàng)建復(fù)雜的系統(tǒng)模型，如制造工廠、物流網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)系統(tǒng)等。Simio的核心優(yōu)勢(shì)在于其直觀的用戶界面和強(qiáng)大的仿真引擎，這使得即使是非編程背景的用戶也能快速上手，同時(shí)為專業(yè)仿真工程師提供了深入的分析工具和定制選項(xiàng)。1.1.1對(duì)象導(dǎo)向建模Simio采用對(duì)象導(dǎo)向建模（Object-OrientedModeling,OOM），這意味著模型中的每個(gè)實(shí)體（如機(jī)器、產(chǎn)品、人員）都是一個(gè)對(duì)象，具有自己的屬性和行為。這種建模方式使得模型更加模塊化，易于理解和維護(hù)。1.1.2動(dòng)態(tài)仿真Simio的動(dòng)態(tài)仿真功能可以模擬系統(tǒng)在時(shí)間上的行為，包括隨機(jī)事件的發(fā)生、資源的分配和使用、以及系統(tǒng)狀態(tài)的變化。通過動(dòng)態(tài)仿真，用戶可以觀察系統(tǒng)在不同條件下的表現(xiàn)，從而進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。1.1.3統(tǒng)計(jì)分析Simio內(nèi)置了統(tǒng)計(jì)分析工具，用于收集和分析仿真運(yùn)行中的數(shù)據(jù)。這些工具可以幫助用戶理解模型的輸出，識(shí)別系統(tǒng)中的瓶頸，以及評(píng)估不同策略的效果。1.2Simio在仿真建模中的應(yīng)用Simio廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，包括制造業(yè)、物流、醫(yī)療保健、零售業(yè)等，用于優(yōu)化流程、提高效率、減少成本和提高服務(wù)質(zhì)量。1.2.1制造業(yè)在制造業(yè)中，Simio可以用于模擬生產(chǎn)線，分析機(jī)器利用率、生產(chǎn)率、庫(kù)存水平和交貨時(shí)間。例如，假設(shè)我們有一個(gè)包含三臺(tái)機(jī)器的生產(chǎn)線，每臺(tái)機(jī)器的加工時(shí)間服從正態(tài)分布，我們可以使用Simio來模擬生產(chǎn)線的運(yùn)行，分析在不同生產(chǎn)策略下的表現(xiàn)。示例數(shù)據(jù)：

-機(jī)器1：平均加工時(shí)間10分鐘，標(biāo)準(zhǔn)差2分鐘

-機(jī)器2：平均加工時(shí)間15分鐘，標(biāo)準(zhǔn)差3分鐘

-機(jī)器3：平均加工時(shí)間20分鐘，標(biāo)準(zhǔn)差4分鐘

在Simio中，我們可以為每臺(tái)機(jī)器定義一個(gè)“實(shí)體”對(duì)象，設(shè)置其加工時(shí)間的統(tǒng)計(jì)分布。然后，通過運(yùn)行仿真，收集關(guān)于機(jī)器利用率和生產(chǎn)率的數(shù)據(jù)，以優(yōu)化生產(chǎn)流程。1.2.2物流Simio在物流領(lǐng)域的應(yīng)用包括倉(cāng)庫(kù)布局優(yōu)化、運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和庫(kù)存管理。例如，通過模擬不同的倉(cāng)庫(kù)布局，可以評(píng)估其對(duì)揀選效率和存儲(chǔ)空間利用率的影響。1.2.3醫(yī)療保健在醫(yī)療保健領(lǐng)域，Simio可以用于模擬醫(yī)院的運(yùn)作，分析患者等待時(shí)間、資源分配和人員調(diào)度。這有助于提高醫(yī)療服務(wù)的效率和患者滿意度。1.2.4零售業(yè)Simio在零售業(yè)的應(yīng)用包括顧客流量分析、貨架布局優(yōu)化和供應(yīng)鏈管理。通過模擬顧客在商店內(nèi)的行為，可以優(yōu)化貨架布局，減少顧客等待時(shí)間，提高銷售效率。總之，Simio通過其強(qiáng)大的建模和仿真功能，為各種行業(yè)提供了深入的分析和優(yōu)化工具，幫助決策者基于數(shù)據(jù)做出更明智的決策。2統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)2.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理在進(jìn)行任何統(tǒng)計(jì)分析之前，數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理是至關(guān)重要的步驟。數(shù)據(jù)收集涉及從各種來源獲取數(shù)據(jù)，而預(yù)處理則包括清洗、轉(zhuǎn)換和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以供分析。2.1.1數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)可以從多種來源收集，包括但不限于：-實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：通過設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)直接獲取的數(shù)據(jù)。-調(diào)查數(shù)據(jù)：通過問卷調(diào)查或訪談收集的數(shù)據(jù)。-歷史數(shù)據(jù)：從過去的記錄中提取的數(shù)據(jù)。-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)：從傳感器或?qū)崟r(shí)系統(tǒng)中獲取的數(shù)據(jù)。2.1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理包括以下關(guān)鍵步驟：-數(shù)據(jù)清洗：去除或修正錯(cuò)誤、不完整、不準(zhǔn)確或不相關(guān)的數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式，如編碼分類數(shù)據(jù)或標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)集成：將來自不同來源的數(shù)據(jù)合并到一起。-數(shù)據(jù)歸約：減少數(shù)據(jù)的大小，同時(shí)保持其完整性，以提高分析效率。示例：數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換假設(shè)我們從一個(gè)生產(chǎn)過程收集了以下數(shù)據(jù)：產(chǎn)品ID生產(chǎn)時(shí)間(分鐘)產(chǎn)品類型是否合格130A1245B0350A1460C1535A1640B0755A1865C1在Python中，我們可以使用pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理：importpandasaspd

#創(chuàng)建數(shù)據(jù)框

data={

'產(chǎn)品ID':[1,2,3,4,5,6,7,8],

'生產(chǎn)時(shí)間(分鐘)':[30,45,50,60,35,40,55,65],

'產(chǎn)品類型':['A','B','A','C','A','B','A','C'],

'是否合格':[1,0,1,1,1,0,1,1]

}

df=pd.DataFrame(data)

#數(shù)據(jù)清洗：將是否合格的0和1轉(zhuǎn)換為布爾值

df['是否合格']=df['是否合格'].map({0:False,1:True})

#數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將產(chǎn)品類型編碼為數(shù)值

df['產(chǎn)品類型']=df['產(chǎn)品類型'].astype('category').cat.codes

#查看預(yù)處理后的數(shù)據(jù)

print(df)這段代碼首先創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)框，然后將“是否合格”列中的0和1轉(zhuǎn)換為布爾值，最后將“產(chǎn)品類型”列編碼為數(shù)值，便于后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析。2.2統(tǒng)計(jì)分布與參數(shù)估計(jì)統(tǒng)計(jì)分布描述了數(shù)據(jù)點(diǎn)在數(shù)值范圍內(nèi)的分布情況，而參數(shù)估計(jì)則是基于樣本數(shù)據(jù)來推斷總體參數(shù)的過程。2.2.1統(tǒng)計(jì)分布常見的統(tǒng)計(jì)分布包括：-正態(tài)分布：數(shù)據(jù)點(diǎn)圍繞平均值對(duì)稱分布。-泊松分布：描述在固定時(shí)間內(nèi)事件發(fā)生的次數(shù)。-二項(xiàng)分布：描述在固定次數(shù)的獨(dú)立試驗(yàn)中成功次數(shù)的概率分布。2.2.2參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)包括：-點(diǎn)估計(jì)：使用樣本數(shù)據(jù)來估計(jì)總體參數(shù)的單一值。-區(qū)間估計(jì)：提供一個(gè)范圍，估計(jì)總體參數(shù)可能落在這個(gè)范圍內(nèi)。示例：正態(tài)分布的參數(shù)估計(jì)假設(shè)我們有一組生產(chǎn)時(shí)間數(shù)據(jù)，我們想估計(jì)其平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。importnumpyasnp

importscipy.statsasstats

#假設(shè)的生產(chǎn)時(shí)間數(shù)據(jù)

production_times=np.array([30,45,50,60,35,40,55,65])

#點(diǎn)估計(jì)：計(jì)算平均值和標(biāo)準(zhǔn)差

mean=np.mean(production_times)

std_dev=np.std(production_times)

#區(qū)間估計(jì)：計(jì)算平均值的置信區(qū)間

confidence=0.95

mean_confidence_interval=erval(confidence,len(production_times)-1,loc=np.mean(production_times),scale=stats.sem(production_times))

print(f"平均生產(chǎn)時(shí)間:{mean:.2f}分鐘")

print(f"生產(chǎn)時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差:{std_dev:.2f}分鐘")

print(f"平均生產(chǎn)時(shí)間的{confidence*100:.0f}%置信區(qū)間:{mean_confidence_interval}")這段代碼使用了numpy和scipy庫(kù)來計(jì)算生產(chǎn)時(shí)間數(shù)據(jù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及平均值的置信區(qū)間。通過這些估計(jì)，我們可以更好地理解生產(chǎn)時(shí)間的分布情況。以上就是關(guān)于“統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)”中“數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理”和“統(tǒng)計(jì)分布與參數(shù)估計(jì)”的詳細(xì)內(nèi)容和示例。通過這些步驟，我們可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量，并為后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。3Simio中的數(shù)據(jù)收集3.1設(shè)置數(shù)據(jù)收集點(diǎn)在Simio仿真環(huán)境中，數(shù)據(jù)收集是評(píng)估模型性能和行為的關(guān)鍵步驟。通過設(shè)置數(shù)據(jù)收集點(diǎn)，用戶可以指定在仿真過程中需要記錄的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)點(diǎn)可以是實(shí)體的屬性、資源的使用情況、隊(duì)列的長(zhǎng)度等。Simio提供了多種數(shù)據(jù)收集工具，包括統(tǒng)計(jì)量、圖表和報(bào)告，以幫助用戶分析仿真結(jié)果。3.1.1如何設(shè)置數(shù)據(jù)收集點(diǎn)打開Simio模型：首先，確保你已經(jīng)打開了需要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的Simio模型。選擇對(duì)象：在模型中選擇你想要收集數(shù)據(jù)的對(duì)象，例如一個(gè)工作站、一個(gè)實(shí)體或一個(gè)資源。啟用數(shù)據(jù)收集：在對(duì)象的屬性面板中，找到“Statistics”選項(xiàng)卡，勾選“CollectStatistics”以啟用數(shù)據(jù)收集。選擇統(tǒng)計(jì)類型：在“Statistics”選項(xiàng)卡下，你可以選擇收集不同類型的數(shù)據(jù)，如計(jì)數(shù)、時(shí)間加權(quán)平均、最小值、最大值等。自定義數(shù)據(jù)收集：對(duì)于更復(fù)雜的數(shù)據(jù)收集需求，可以使用Simio的“CustomStatistics”功能，通過編寫腳本來定義特定的統(tǒng)計(jì)量。3.1.2示例：收集工作站的實(shí)體處理時(shí)間假設(shè)我們有一個(gè)工作站，名為WorkStation1，我們想要收集所有實(shí)體通過該工作站的處理時(shí)間。//在Simio中定義一個(gè)自定義統(tǒng)計(jì)量來收集實(shí)體處理時(shí)間

CustomStatistics("EntityProcessingTime"){

//當(dāng)實(shí)體開始處理時(shí)，記錄開始時(shí)間

OnEntityBeginProcess(entity){

entity.StartTime=Simio.Now;

}

//當(dāng)實(shí)體完成處理時(shí)，計(jì)算處理時(shí)間并記錄

OnEntityEndProcess(entity){

entity.ProcessingTime=Simio.Now-entity.StartTime;

//將處理時(shí)間添加到統(tǒng)計(jì)量中

AddToStatistics(entity.ProcessingTime);

}

}在這個(gè)例子中，我們定義了一個(gè)名為EntityProcessingTime的自定義統(tǒng)計(jì)量，它在實(shí)體開始和結(jié)束處理時(shí)分別記錄時(shí)間，然后計(jì)算處理時(shí)間并將其添加到統(tǒng)計(jì)量中。3.2收集仿真數(shù)據(jù)一旦數(shù)據(jù)收集點(diǎn)被設(shè)置，Simio就會(huì)在仿真運(yùn)行過程中自動(dòng)收集數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以用于生成圖表、報(bào)告和進(jìn)行深入的統(tǒng)計(jì)分析，以幫助理解模型的行為和性能。3.2.1數(shù)據(jù)收集的類型計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)：記錄事件發(fā)生的次數(shù)，如實(shí)體通過工作站的次數(shù)。時(shí)間加權(quán)平均：根據(jù)時(shí)間來計(jì)算平均值，如工作站的平均利用率。最小值和最大值：記錄在仿真過程中觀察到的最小和最大值，如隊(duì)列長(zhǎng)度的最小和最大值。自定義統(tǒng)計(jì)：通過編寫腳本來收集特定的數(shù)據(jù)，如上述工作站實(shí)體處理時(shí)間的例子。3.2.2示例：生成工作站利用率報(bào)告在Simio中，我們可以生成一個(gè)報(bào)告來查看工作站的利用率。假設(shè)我們已經(jīng)為WorkStation1啟用了數(shù)據(jù)收集，并選擇了收集時(shí)間加權(quán)平均利用率。打開報(bào)告編輯器：在Simio的菜單中選擇“ReportEditor”。添加統(tǒng)計(jì)量：在報(bào)告編輯器中，選擇“Statistics”選項(xiàng)，然后添加WorkStation1的時(shí)間加權(quán)平均利用率。配置報(bào)告：你可以選擇報(bào)告的格式、時(shí)間范圍和數(shù)據(jù)的匯總方式。運(yùn)行仿真并生成報(bào)告：運(yùn)行仿真后，Simio會(huì)自動(dòng)收集數(shù)據(jù)并生成報(bào)告。報(bào)告可能顯示如下：WorkStation1Utilization85%這個(gè)報(bào)告告訴我們，在仿真過程中，WorkStation1的平均利用率是85%，這對(duì)于評(píng)估工作站的效率和確定是否需要增加資源是非常有用的。通過以上步驟和示例，你可以在Simio中有效地設(shè)置數(shù)據(jù)收集點(diǎn)并收集仿真數(shù)據(jù)，為后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析和結(jié)果解釋提供基礎(chǔ)。4統(tǒng)計(jì)分布的應(yīng)用4.1選擇合適的統(tǒng)計(jì)分布在Simio中，選擇合適的統(tǒng)計(jì)分布對(duì)于準(zhǔn)確模擬系統(tǒng)行為至關(guān)重要。統(tǒng)計(jì)分布描述了隨機(jī)變量的可能值及其出現(xiàn)的概率。在模擬中，我們經(jīng)常需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)或?qū)＜乙庖妬磉x擇最合適的分布，以確保模型的預(yù)測(cè)能力。4.1.1原則數(shù)據(jù)類型：確定數(shù)據(jù)是連續(xù)的還是離散的，這將縮小可選分布的范圍。數(shù)據(jù)分布形狀：觀察數(shù)據(jù)的直方圖或概率圖，以識(shí)別數(shù)據(jù)的分布形狀，如正態(tài)、指數(shù)、泊松等。參數(shù)估計(jì)：使用數(shù)據(jù)來估計(jì)分布的參數(shù)，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、形狀參數(shù)等。擬合度檢驗(yàn)：通過卡方檢驗(yàn)、Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)等方法，檢驗(yàn)所選分布與數(shù)據(jù)的擬合度。4.1.2示例假設(shè)我們有一組關(guān)于某個(gè)工廠生產(chǎn)線上的產(chǎn)品處理時(shí)間的數(shù)據(jù)，我們想要在Simio中為這個(gè)過程選擇一個(gè)合適的統(tǒng)計(jì)分布。數(shù)據(jù)樣例處理時(shí)間（秒）1201301401501601701801902002分析與選擇數(shù)據(jù)類型：處理時(shí)間是連續(xù)變量。數(shù)據(jù)分布形狀：繪制直方圖，觀察數(shù)據(jù)是否呈現(xiàn)出正態(tài)分布的形狀。參數(shù)估計(jì)：計(jì)算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，假設(shè)數(shù)據(jù)近似正態(tài)分布。擬合度檢驗(yàn)：使用Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)來驗(yàn)證正態(tài)分布是否適合數(shù)據(jù)。在Simio中應(yīng)用在Simio中，我們可以通過以下步驟應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分布：打開屬性面板：選擇需要設(shè)置隨機(jī)變量的實(shí)體，打開其屬性面板。選擇分布類型：在屬性面板中，找到需要設(shè)置分布的參數(shù)，選擇“Distribution”選項(xiàng)，然后從下拉菜單中選擇“Normal”。輸入?yún)?shù)：在分布設(shè)置中輸入計(jì)算出的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。驗(yàn)證分布：運(yùn)行模型，檢查輸出是否符合預(yù)期，必要時(shí)調(diào)整分布參數(shù)。4.2在Simio中應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分布4.2.1步驟數(shù)據(jù)導(dǎo)入：將收集到的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Simio，通常通過Excel或CSV文件。分布選擇：基于數(shù)據(jù)分析，選擇最合適的統(tǒng)計(jì)分布。參數(shù)設(shè)置：在Simio的實(shí)體屬性中設(shè)置所選分布的參數(shù)。模型運(yùn)行：運(yùn)行模型，觀察統(tǒng)計(jì)分布對(duì)模型輸出的影響。結(jié)果分析：分析模型輸出，確保統(tǒng)計(jì)分布的使用提高了模型的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2.2示例代碼雖然Simio不直接支持代碼輸入，但我們可以描述如何在Simio中設(shè)置一個(gè)正態(tài)分布：在Simio中設(shè)置正態(tài)分布的步驟如下：

1.選擇實(shí)體的屬性面板。

2.在需要隨機(jī)性的參數(shù)上點(diǎn)擊“Distribution”按鈕。

3.選擇“Normal”分布。

4.輸入均值（例如150秒）和標(biāo)準(zhǔn)差（例如10秒）。4.2.3結(jié)論通過仔細(xì)選擇和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分布，Simio用戶可以創(chuàng)建更準(zhǔn)確、更可靠的模擬模型。這不僅提高了模型的預(yù)測(cè)能力，還確保了模型能夠更好地反映真實(shí)世界的復(fù)雜性。在選擇和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分布時(shí)，遵循上述原則和步驟，可以顯著提升模型的效度和信度。5Simio中的統(tǒng)計(jì)分析與結(jié)果解釋5.1結(jié)果解釋與分析5.1.1理解仿真結(jié)果在Simio中，仿真結(jié)果的解讀是基于對(duì)模型運(yùn)行后生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程。Simio提供了強(qiáng)大的后處理工具，幫助用戶理解模型的行為和性能。以下是一些關(guān)鍵概念和步驟，用于理解和解釋Simio仿真結(jié)果：輸出指標(biāo)平均值：例如，平均等待時(shí)間、平均處理時(shí)間等。標(biāo)準(zhǔn)差：衡量結(jié)果的變異性。置信區(qū)間：提供結(jié)果的可靠性范圍，通常基于95%的置信水平。結(jié)果的可視化時(shí)間序列圖：顯示隨時(shí)間變化的指標(biāo)。直方圖：展示結(jié)果的分布情況。散點(diǎn)圖：用于識(shí)別變量之間的關(guān)系。結(jié)果的比較基線比較：將新結(jié)果與已知或歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。場(chǎng)景分析：比較不同場(chǎng)景下的模型表現(xiàn)。示例：分析平均等待時(shí)間假設(shè)我們有一個(gè)模型，模擬了工廠中的物料搬運(yùn)系統(tǒng)。我們運(yùn)行了10次仿真，每次仿真持續(xù)24小時(shí)，以收集平均等待時(shí)間的數(shù)據(jù)。以下是數(shù)據(jù)樣例：運(yùn)行次數(shù)平均等待時(shí)間（分鐘）112.3211.8313.1412.5511.9612.2712.6812.4912.01012.7在Simio中，我們可以使用內(nèi)置的統(tǒng)計(jì)工具來計(jì)算這些數(shù)據(jù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和置信區(qū)間。這些統(tǒng)計(jì)量可以幫助我們理解等待時(shí)間的典型值以及結(jié)果的變異性。5.1.2結(jié)果的統(tǒng)計(jì)顯著性測(cè)試在Simio中，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯著性測(cè)試是為了確定兩個(gè)或多個(gè)仿真結(jié)果之間的差異是否不僅僅是由于隨機(jī)性造成的。這通常涉及到假設(shè)檢驗(yàn)，其中我們?cè)O(shè)定一個(gè)零假設(shè)（H0），即結(jié)果之間沒有顯著差異，然后使用數(shù)據(jù)來測(cè)試這個(gè)假設(shè)。常用的統(tǒng)計(jì)測(cè)試t-檢驗(yàn)：用于比較兩個(gè)樣本均值的差異。ANOVA（方差分析）：用于比較三個(gè)或更多樣本均值的差異。卡方檢驗(yàn)：用于比較分類數(shù)據(jù)的分布。示例：使用t-檢驗(yàn)比較兩個(gè)場(chǎng)景假設(shè)我們想要比較在使用兩種不同搬運(yùn)策略（策略A和策略B）時(shí)，工廠中物料的平均等待時(shí)間是否有顯著差異。我們收集了每個(gè)策略下10次仿真的平均等待時(shí)間數(shù)據(jù)：策略A數(shù)據(jù)：12.3,11.8,13.1,12.5,11.9,12.2,12.6,12.4,12.0,12.7策略B數(shù)據(jù)：11.5,11.2,12.0,11.7,11.3,11.6,12.1,11.8,11.4,11.9在Simio中，我們可以使用內(nèi)置的統(tǒng)計(jì)工具來進(jìn)行t-檢驗(yàn)。但是，為了演示，我們將使用Python的SciPy庫(kù)來執(zhí)行t-檢驗(yàn)：importnumpyasnp

fromscipyimportstats

#策略A和策略B的等待時(shí)間數(shù)據(jù)

strategy_A=np.array([12.3,11.8,13.1,12.5,11.9,12.2,12.6,12.4,12.0,12.7])

strategy_B=np.array([11.5,11.2,12.0,11.7,11.3,11.6,12.1,11.8,11.4,11.9])

#執(zhí)行t-檢驗(yàn)

t_stat,p_value=stats.ttest_ind(strategy_A,strategy_B)

#輸出結(jié)果

print("t-statistic:",t_stat)

print("p-value:",p_value)在這個(gè)例子中，我們假設(shè)t-檢驗(yàn)的p值小于0.05，那么我們就有理由拒絕零假設(shè)，即策略A和策略B的平均等待時(shí)間有顯著差異。通過這些步驟，我們可以更深入地理解Simio仿真結(jié)果，并基于統(tǒng)計(jì)分析做出更明智的決策。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇正確的統(tǒng)計(jì)測(cè)試和正確解釋結(jié)果是至關(guān)重要的，以確保模型的改進(jìn)是基于可靠的數(shù)據(jù)分析。6高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析6.1多變量分析多變量分析在Simio中用于理解多個(gè)變量之間的關(guān)系，以及它們?nèi)绾喂餐绊懩Ｐ偷妮敵觥imio提供了強(qiáng)大的工具來執(zhí)行多變量分析，幫助用戶識(shí)別關(guān)鍵的輸入變量，以及它們?nèi)绾蜗嗷プ饔靡援a(chǎn)生特定的輸出結(jié)果。6.1.1原理多變量分析基于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的多元回歸分析、主成分分析、因子分析等方法。在Simio中，可以使用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（DesignofExperiments,DOE）來系統(tǒng)地改變多個(gè)輸入變量，觀察它們對(duì)輸出的影響。Simio的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)工具允許用戶定義實(shí)驗(yàn)的范圍和類型，包括全因子設(shè)計(jì)、部分因子設(shè)計(jì)、響應(yīng)面設(shè)計(jì)等，以適應(yīng)不同的分析需求。6.1.2內(nèi)容定義實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：在Simio中，用戶首先需要定義實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，包括選擇要分析的輸入變量，設(shè)定變量的范圍，以及選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的類型。運(yùn)行實(shí)驗(yàn)：Simio會(huì)根據(jù)定義的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)自動(dòng)運(yùn)行一系列的仿真，收集數(shù)據(jù)。分析結(jié)果：Simio提供了內(nèi)置的統(tǒng)計(jì)分析工具，可以生成多變量分析的報(bào)告，包括回歸分析、相關(guān)性矩陣、主成分分析等。示例：多變量分析假設(shè)我們正在分析一個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的模型，其中有兩個(gè)輸入變量：生產(chǎn)線的效率（Efficiency）和機(jī)器的故障率（FailureRate）。我們想了解這兩個(gè)變量如何影響系統(tǒng)的總產(chǎn)出（TotalOutput）。#定義實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

DOE=newDesignOfExperiments();

DOE.addVariable("Efficiency",80,100);#效率范圍從80%到100%

DOE.addVariable("FailureRate",0.01,0.05);#故障率范圍從0.01到0.05

DOE.setDesignType("FullFactorial");#選擇全因子設(shè)計(jì)

#運(yùn)行實(shí)驗(yàn)

DOE.runExperiments();