一、案例定位

依原書 Figure 8-9～8-13，建立 two-input Data Table，再加入 probability weighting 得到 probability-weighted predicted outcome。

二、學習目標

• 正確設定 row／column input cells。
• 建立 probability weighting matrix。
• 使用 error check 確認 probabilities 合計 100%。

三、案例情境

原書以 Profitability Model 同時測試 Sales Price 與 Cost per Unit 對 output 的影響。Probability weighting table 再將不同 input 組合的機率與對應 output 相乘，最後得到加權預期值。

四、開始資料

五、Excel／VBA 分析方法

建立二維 sensitivity grid 後，Data Table dialog 的 Row input cell 連到 B5（Cost per Unit），Column input cell 連到 B4（Sales Price）。Probability matrix 使用 mixed reference，讓 row／column probabilities 交叉相乘。所有 probabilities 必須合計 100%。

六、計算結果

七、結果分析與管理解讀

Two-input Data Table 可同時看兩個 drivers 的交互作用；Probability Weighting 再進一步承認不同 outcomes 並非 equally likely。$5,202 不是「唯一真實結果」，而是依指定 probabilities 加權後的預期值。

八、AI Prompt

請只根據 Row input=B5、Column input=B4、probability total=100%、weighted outcome=$5,202，解釋 two-input Data Table 與 probability weighting 的分工，以及為什麼 L27 error check 應為 0。

九、思考／What-if

**問題：**若 probability total 只有 95%，=1-L26 會回傳多少？