@risk使用手册 @risk for excel 保证正版

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at RISK 的工作原理
使用 at RISK 运行分析涉及以下三个简单步骤：
1. 建立自己的模型
首先，使用 at RISK 概率分布函数替换电子表格中的不确定值，概率分布函数包括 Normal（正态）、Uniform（均匀）等，总数 65 个。这些 at RISK 函数只代表在一个单元格中出现的不同可能值的范围，而不是将此单元格限制为只有一种情况。从图形化分布库中选择分布，或者使用特定输入项的历史数据定义分布。您甚至可以将分布与 at 的复合函数结合。此外，您还可以与其他使用 at RISK 库的用户共享特定分布函数，或者针对没有 at RISK 的同事将 at RISK 函数换出。
接下来，选择输出项 — 您对其包含的值感兴趣的“结果”单元格。这些值可以是潜在利润、ROI、保险索赔支出、疾病康复率或任何其他值。


轻松定义不确定性
at RISK 提供 65 个分布函数。这些函数是真正的 Excel 函数，其行为方式与 Excel 的基本函数相同，为您提供了*的建模灵活性。选择要使用的 at RISK 函数非常方便，因为 at RISK 提供了一个图形化分布库，使您可以在选择之前对分布进行预览和比较。您甚至可以使用百分位数和标准参数建立自己的分布，并且可以叠加不同的分布图以进行比较。您可以使用历史或行业数据和 at RISK 的集成数据拟合工具来选择佳分布函数和正确的参数。此外，您还可以选择要拟合的数据类型（例如，连续、离散或累积）、筛选数据、*要拟合的分布类型和要使用的卡方分块。经过拟合的分布根据三次统计检验进行排名，也可以按图形方式进行比较。您甚至可以叠加多个已拟合分布的图表。拟合结果可以链接到 at RISK 函数，因此在输入数据更改时函数将会自动更新。
输入分布可以分别或按时间序列进行相互关联。您可以在通过 Excel 弹出的矩阵中快速定义相关，并且可以通过一次单击添加相关的时间序列。根据多时间段范围创建的相关的时间序列包含一组在每个时间段中类似的分布。
at RISK 在仪表盘风格的“模型”窗口中采用缩略图方式对所有 at RISK 函数和相关性进行汇总，并且您可以在浏览电子表格中的单元格时观察弹出的分布图。


与其他用户共享模型
at RISK 函数可以存储在 at RISK 库中（一个与其他 at RISK 用户共享的 SQL 数据库）。您也可以使用“函数交换”功能移除 at RISK 函数，从而可以与没有安装 at RISK 的同事共享您的模型。at RISK 将跟踪在“换出”at RISK 函数后电子表格中出现的任何变化。您可以控制在 at RISK 发现模型中发生变化时其更新公式的方式。此外，您可以在保存并关闭工作簿时让 at RISK 自动换出函数，并且在打开工作簿时自动换入函数（如果需要）。

快速上手
@RISK 8附带了由专业顾问重写的全新示例和文档。新的教程模型是交互式的，旨在帮助决策者立即获得结果。

此外，研究小组对梅奥医学中心进行了调查，以确定在流感大流行期间大致可用的病床，呼吸机和麻醉机的数量。然后，Toner博士、Adlaja博士和Tosh博士确定了大流行期间必需的关键药品和用品。
所有这些重要数据都用于在@RISK上运行10,000个Monte Carlo模拟，使用变量的各种组合来确定各种场景下的资源需求。
为了测试在流感大流行期间梅奥医学中心的病床和呼吸机容量，研究人员还模拟了限制病床但不限制呼吸机的场景，反之亦然。Abramovich说：“基于这些结果，我们确定了梅奥医学中心有足够病床但没有足够的呼吸机，有呼吸机但没有病床以及两者都有足够数量的方案的百分比。”

为了解决此问题，Abramovich决定通过@RISK来进行Monte Carlo模拟。首先，通过Toner博士和Adalja博士，他收集了当地部分严重流感中一部分流行病学变量（例如，临床发作率、住院率、按病种划分的住院时间、需要机械通气的百分比和病死率）。美国的这项数据是通过对项目组的文献资料和/或*共识确定的（表1）。
接下来，在对数据建模时，Abramovich使用了1918年英国伦敦*二次流感大流行的流行病学曲线图。他说：“之所以选择它，是因为它是我们可以找到的相似的历史案列，并且与其他流感大流行建模工作中使用的流行病学曲线相一致。
Mayo诊所提供了由拜伦•卡里斯（Byron Callies）协调的途经地区的人口数据。“我们假设梅奥医学中心将为其整个覆盖的地理范围的人口提供医疗服务，” Abramovich解释说。 “年龄分布是通过美国人口普查数据确定的。”
Abramovich使用病死率（CFR）作为严重程度的代表，使用三种不同的CFR探索各种短缺的影响：
 在外死亡的患者的病死率
 非重症监护病房（ICU）病床上的CFR，以及
 ICU患者和呼吸机患者的CFR
这些CFR值由Toner博士和Adalja博士制定并进行标准化，以使其总体等于预期的基于人口的CFR 0.93％±0.23％。Toner博士说：“为确定该值，我们估计，如果现在发生的流感与1918年一样严重，那么病死率将从历史的2.5％降低到0.93％。”
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