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許容誤差は、モンテカルロ解析や最悪解析で使用するために回路要素に割り当てることができます。 結果は、期待される平均、標準偏差、および利回りを使用して統計的に評価できます。

特定の曲線上にカーソルを移動すると、極端な結果が解釈されるように対応するコンポーネント値が取得されます。 

各コンポーネントに提供されている許容誤差モデルでは、均一分布、ガウス分布、または一般分布が可能です。 一般分布を使用して、グループ許容誤差だけでなく非対称許容誤差も定義できます。

グループトレランスを使用すると、一方のグループのコンポーネント値が他方のグループの反対方向に変更されるネガティブトラッキングをモデル化することもできます。