Hotel Booking 1 - Basic @RISK Model

Hotel Booking 1 - Basic @RISK Model

The deterministic model in the file Hotel Booking 0 - Basic Model No Uncertainty is an unrealistic model of hotel booking. It completely ignores the uncertainty in demand for rooms, cancellations, and willingness to upgrade or downgrade. (With the dice button toggled to Static, you can see the results of the deterministic model below. However, to understand the logic better, you might want to toggle the dice button to Random.)

The example below builds in uncertainty. It uses @RISK to find the distribution of total profit and several components of profit. The formulas in the green cells generate customer demands from the Poisson distribution and cancellation and upgrade/downgrade numbers from the binomial distribution. For example, if 100 reservations are taken for regular rooms and the probability of cancelling is 15%, this does not mean that exactly 15 customs will cancel. The binomial distribution is appropriate for generating the actual number of cancellations.

The histogram below indicates that the mean profit is almost $11,700, considerably less than the $13,425 value in the deterministic model. However, the mean is only one measure of the profit distribution. As you can see from the histogram of profit, the distribution is quite skewed to the left.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จองโรงแรม 1 - รุ่น @RISK พื้นฐานแบบ deterministic ในแฟ้มจอง 0 - ความไม่แน่นอนไม่มีรูปแบบพื้นฐานเป็นแบบจำลองที่ไม่สมจริงของโรงแรมที่พัก สมบูรณ์ละเว้นความไม่แน่นอนในความต้องการสำหรับห้องพัก ยกเลิก และความตั้งใจที่จะอัพเกรด หรือดาวน์เกรด (เต๋าปุ่มสลับการสถิต คุณสามารถดูผลลัพธ์ของแบบ deterministic ด้านล่าง อย่างไรก็ตาม เข้าใจตรรกะได้ดี คุณอาจต้องการสลับปุ่มลูกเต๋าสุ่ม)ตัวอย่างด้านล่างสร้างความไม่แน่นอน ใช้ @RISK เพื่อค้นหารายการกำไรและส่วนประกอบต่าง ๆ ของกำไร สูตรในเซลล์สีเขียวสร้างความต้องการของลูกค้าจากการแจกแจงปัวซอง และการยกเลิก และอัปเกรด/ดาวน์เกรดตัวเลขจากการแจกแจงทวินาม เช่น เมื่อจอง 100 ห้องปกติ และน่าเป็นของตัดเป็น 15% นี้ไม่ได้หมายความ ว่า ศุลกากร 15 ว่าจะยกเลิก แจกแจงทวินามที่เหมาะสมสำหรับการสร้างจำนวนแท้จริงของการยกเลิกกราฟด้านล่างแสดงว่า กำไรเฉลี่ยเกือบ $11,700 มากน้อยกว่าค่า $13,425 ในรูปแบบ deterministic อย่างไรก็ตาม หมายถึงว่าเป็นวัดเดียวของการแจกแจงกำไร คุณสามารถดูจาก histogram กำไร การกระจายจะค่อนข้างบิดไปทางซ้าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จอง 1 - แบบจำลองความเสี่ยงพื้นฐาน @ โรงแรมการติดตั้งใช้รูปแบบในไฟล์จองโรงแรม 0 - แบบพื้นฐานไม่มีความไม่แน่นอนเป็นแบบจำลองที่สมจริงของการจองห้องพัก เพิกเฉยต่อความไม่แน่นอนในอุปสงค์สำหรับบุหรี่ , การยกเลิก , และความเต็มใจที่จะปรับหรือลดความสำคัญ ( กับลูกเต๋าปุ่มสลับแบบ คุณสามารถดูผลลัพธ์ของ deterministic รุ่นด้านล่าง แต่เข้าใจตรรกะดีขึ้น คุณอาจต้องการสลับลูกเต๋าเพื่อสุ่ม )ตัวอย่างด้านล่างสร้างความไม่แน่นอน ใช้ @ ความเสี่ยงเพื่อหาการกระจายของกำไรรวมและส่วนประกอบต่าง ๆของกำไร สูตรในเซลล์สีเขียวสร้างความต้องการของลูกค้าจากการแจกแจงปัวซงและการยกเลิกและปรับ / ปรับลดประมาณการตัวเลขจากการแจกแจงทวินาม . ตัวอย่างเช่น ถ้าจอง 100 จะถูกนำสำหรับห้องธรรมดา และความน่าจะเป็นของการยกเลิกเป็น 15% , นี้ไม่ได้หมายความ ว่า ที่จริงแล้ว 15 ศุลกากรจะยกเลิก การแจกแจงทวินามที่เหมาะสมสำหรับการสร้างหมายเลขที่แท้จริงของการยกเลิกการจองส่วนด้านล่าง พบว่า ค่าเฉลี่ยกำไรเกือบ $ 11700 มากน้อยกว่า $ 13425 มูลค่าในรูปแบบ deterministic . อย่างไรก็ตาม หมายถึง เป็นเพียงหนึ่งในวัดจากกำไร การกระจายสินค้า ที่คุณสามารถดูจากกราฟของกำไร , การกระจายค่อนข้างเอียงไปทางซ้าย