通过用户输入，无论是新手还是经验丰富的从业人员，界面现在都更加直观，从而减少了学习曲线并减少了执行分析所需的时间。从全新的命令功能区到每个对话框窗口， RISK 8都在整个应用程序中提供了完全现代化的外观。
对 RISK分析的第一步中的“定义分布”窗口进行了全面改进，以简化创建或编辑 RISK分布函数时可能需要执行的任何操作。相关性的定义要快得多，并且时间序列拟合的性能已得到显着增强。另外，整个“模型窗口”比以往更灵活，更简单。
RISK 8提供了显着改进的绘图功能，以及用于生成自定义报告以与同事共享的全新功能集。最好的部分是，这一切比以前快10倍！新的“探索”菜单将所有结果图形和报告集中在一个位置。而且，已经对“浏览”，“摘要”和其他窗口进行了大修，以实现更快的工作流程。
当然，《财富》1000强公司每天依赖 RISK的另一个关键原因长期以来就是坚如磐石的分析能力。版本8也将其提升了一个水平，对复杂的分析功能进行了重大增强。此外， RISK 8支持Excel 2019中的最新改进（例如动态数组），以使您的分析更具凝聚力。
RISK 8本身就是一个重大的升级，它也代表了一个新平台的诞生，它将启动整个一代的风险分析进展。新的 RISK在技术上已经做好准备，可以利用概率分析领域以及Excel本身的未来改进。简而言之，这可以确保您可以放心，无论未来如何发展， RISK都能提供最佳的见解。
使用帮助
模拟结果统计
除了以图形方式查看输出的模拟结果外，还有许多统计方法值得研究。在RISK界面中，许多统计信息都可以在输出图的右侧和“统计信息详细信息”窗口中找到。或者，可以将RISK统计功能直接放置在电子表格中以报告任何统计结果。
1、中心倾向测度
集中趋势的度量是分布变量的基本摘要统计量。RISK提供三种最常用的度量：均值，中位数和众数。这些统计信息中的每一个都适用于不同的情况。
均值–最常用的度量，通过将所有样本相加并除以值的数量来计算。
中位数-中位数是将样本的上半部分与下半部分分开的值。
模式–获得的最可能样本。
请注意：对于连续分布，该模式是一个相对不稳定的统计信息，因为它只能近似计算。
平均值，中位数和众数显示在所有分布图右侧的统计表中以及“详细统计”窗口中。此外，可以使用RiskMean，RiskPercentile/RiskPtoX和RiskMode函数将它们直接添加到电子表格模型中。
2、分散措施
离散度表示分布的分布。最重要的度量是方差和标准差。这两个包含相同的信息，因为标准偏差只是方差的平方根。标准偏差的优点是与变量本身的单位相同。
标准偏差显示在所有分布图的右侧。在“详细统计信息”窗口中，将报告模型的所有输入和输出的方差和标准差。此外，可以使用RiskVariance和RiskStdDev函数将它们直接添加到电子表格模型中。
RISK中只有通过使用统计函数才能使用一些更深奥的离散度量：
平均绝对偏差-数据围绕平均值的（无符号）偏差的平均值。使用RiskMeanAbsDev函数可用。
变异系数–标准偏差与平均值之比。使用RiskCoeffOfVariation函数可用。
半标准偏差–返回低于平均值的数据值的标准偏差。这对于测量下行风险很有用。使用RiskSemiStdDev函数可用。
半方差–返回低于平均值的数据值方差。这对于测量下行风险很有用。使用RiskSemiVariance函数可用。
3、分散措施
离散度表示分布的分布。最重要的度量是方差和标准差。这两个包含相同的信息，因为标准偏差只是方差的平方根。标准偏差的优点是与变量本身的单位相同。
标准偏差显示在所有分布图的右侧。在“详细统计信息”窗口中，将报告模型的所有输入和输出的方差和标准差。此外，可以使用RiskVariance和RiskStdDev函数将它们直接添加到电子表格模型中。
RISK中只有通过使用统计函数才能使用一些更深奥的离散度量：
平均绝对偏差-数据围绕平均值的（无符号）偏差的平均值。使用RiskMeanAbsDev函数可用。
变异系数–标准偏差与平均值之比。使用RiskCoeffOfVariation函数可用。
半标准偏差–返回低于平均值的数据值的标准偏差。这对于测量下行风险很有用。使用RiskSemiStdDev函数可用。
半方差–返回低于平均值的数据值方差。这对于测量下行风险很有用。使用RiskSemiVariance函数可用。
4、形状量度
形状的度量指示分布形式的性质，而无需参考其位置或宽度。 RISK报告了两种形状度量，即偏度和峰度。这些也称为分布的第三和第四中心矩。（第一和第二时刻是均值和方差。）
偏斜度–表示分布中的不对称度。对于偏斜的分布，一条尾巴通常比另一条长。正偏度表示长尾巴，负偏度表示长尾巴。零偏度通常表示对称分布：
峰度-表示分布的平坦度或峰值。峰度值越高，分布的峰值越多。令人困惑的是，使用了两种常见的峰度定义，一种使正态分布的峰度为3，而一种使正态分布的峰度为0。 RISK使用前一种定义。后一种定义被称为“峰度过剩”。
模拟输出的偏度和峰度显示在所有分布图的右侧以及“统计详细信息”窗口中。此外，可以使用RiskSkewness和RiskKurtosis函数将它们直接添加到电子表格模型中。
5、百分比和目标
在许多情况下，了解多少概率落在某个值的左侧（或右侧）很有用。例如，一家合资企业亏损（利润小于零）的概率是多少？或者，它赚取超过一百万美元的概率是多少？这种问题的逆转也很常见。在所有情况下，最坏的5％构成的利润的边界值是多少？这些类型的问题涉及百分位数和目标的概念。
百分位数–百分位数是具有指定概率的概率分数等于或小于该值的分布值。
目标–目标是达到特定输出值或更低的概率。
理解这两个操作之间差异的最简单方法是使用输出图的定界符。例如，在下图定界符的左侧部分输入5％后， RISK报告第5个百分位数为-16.4。另一方面，在定界箭头正上方的数字上输入1.2后， RISK报告此目标值具有低于其的54.2％概率。
如上所示，计算百分位数和目标的最简单方法是使用输出图的定界符。一组默认的百分位数也显示在所有分布图的右侧和“统计详细信息”窗口中。显示的默认百分位数可在 RISK的“常规首选项”对话框中进行配置。
一些从业者使用百分位数的相反定义，其中概率在目标值的右侧而不是左侧。使用所谓的“累积降序百分位数”不会更改图形中定界符条的显示，但会更改表格中百分位数值的显示方式。在 RISK的“常规首选项”对话框中也称为此设置。
RISK统计功能很多，可以计算目标和百分位数。RiskPercentile和RiskTarget函数可以完成此任务。对于这些函数的累积降序版本，请使用RiskPercentileD和RiskTargetD。
一些用户对百分位数和目标之间的差异感到困惑，因此每个函数都有一个别名，该别名明确指示将使用字母X，P和Q进行计算。X表示目标值，P表示概率小于X值，而Q表示大于X值的概率。
