モンテカルロシミュレーションこんにちは、コミュニティです。故障頻度 (y) ごとに月数 (x) の表を作成しました。 分布を分析し、最適な分布 (最小の AIC) のランドンを含む別の列を作成した後。 ただし、5 つのイベント (TOP EVENT) とシミュレーション (10000 回の反復) で失敗頻度が得られる最終的な結合確率を計算する必要があります。 10000 回の反復で、X か月間のトップイベントの確率がどのようにして得られたのでしょうか?
Re: モンテカルロ シミュレーションコミュニティさん、こんにちは。
10.000 回の反復でモンテカルロ シミュレーションを実行しました。今度は、シミュレーション評価の統計パラメーターを知る必要があります。 シミュレーションを評価するのに最適な統計パラメータは何ですか。
よろしくお願いします
マイレ
Re: モンテカルロ シミュレーションこんにちは、ケビンさん
故障の頻度と生成されたサンプルの総数としての確率を考慮してシミュレーションを実行し、故障の確率を取得しました。 使用されたアルゴリズムは、独立事象の確率式でした。 故障値が負になることはできないため、指数分布の方が良いと考えました。
大いに感謝する！！
Re: モンテカルロ シミュレーションこんにちは、マイレさん！ 「モンテカルロ」という言葉が自分にとって非常に特殊なことを意味するため、このフレーズにこだわる人もいますが、少しシミュレーションについて話しましょう。 シミュレーションを成功させるには、次のことが必要です。1) 数値ジェネレーターは、ランダム性のテストに合格する値を生成します。2) 正確な結果を得るために十分なサンプルが生成されます。3) 適切なサンプリング手法が使用されます。4) 使用されるアルゴリズムは次のとおりです。モデル化されているものに対して有効であり、5) 問題の現象をシミュレートします。 JMP は数値 1 と 2 を適切に処理できますが、3、4、および 5 を正しく指定するのはモデラー (あなた) 次第です。 私の経験では、4 と 5 が最も難しく、間違いが起こりやすいです。 これらの要件は自分の状況に関連しているため、十分な時間をかけて検討することをお勧めします。 たとえば、最適な分布よりも理論によって選択された分布を使用する方がよい場合があります。 ところで、確率の定義の 1 つは、相対的な出現頻度です。 故障の頻度と生成されたサンプルの総数はわかっているのに、なぜそれが故障確率の推定値にならないのでしょうか?Re: モンテカルロ シミュレーションすべてのサブシステムが完全に独立していると仮定しています。 F2 サブシステムはなく、F1、F3、F4、F5、および F6 のみがあり、すべて独立しています。
上記のリンク「JMP を使用してモンテカルロ シミュレーションを使用した財務予測のリスクを評価する」の手順に従っています。
しかし、私の仕事では、FTA (Failure Tree Analysis) を使用して、TOP EVENT の確率を計算しています。 私はカットセットを使用していますが、最終的なフォーミュラは次のとおりです。
E = F1 +F3+F4+F5+F6
イベントは独立しているため、確率を計算する必要があります。 しかし、私の結果は故障の頻度であり、確率ではありません。
助けていただければ幸いです!!
Re: モンテカルロ シミュレーションこんにちは、マイレさん！
サブシステムに障害が発生すると、システム全体に障害が発生すると想定しています。 あれは正しいですか？
サブシステムは完全に独立していますか?
数式を間違えて p(F2) を省略していませんか? それともそれはあなたの意図でしたか？
より多くの情報があれば支援が容易になります。
Re: モンテカルロ シミュレーションこんにちは、ケビンさん
特定のイベント（FTAのトップイベント - FAILURE TREE ANALYSIS）の失敗確率をシミュレートする必要があります。
次の手順を実行しました。
データを含むテーブルを作成しました。
1) X (行) - 月、Y (列) は 23 か月の観測履歴の日付です。
例: 1 1
2 1
3 0……
2) 分布を歴史的なサブアセンブリに適合させる (合計 5 つのサブアセンブリ)
3) 5 つのサブアセンブリの分布からランダムに抽出した新しいデータ (新しい列を含む) セットを作成しました。
4) 新しい列 (TOP EVENT) を作成しましたが、その列は TOP EVENT の失敗確率 (TOPO EVENT = TOTAL PROBABILITY) である必要があります。
質問: 失敗の頻度を追加できません。 確率を計算する必要があります。 最終的な式は次のとおりです。
P(T) = P(F1)+P(F3)+P(F4)+P(F5)+P(F6) - (P(F1).P(F2) - P(F3).P(F4) - P(F4).P(F5) - P(F5).P(F6)) - P(F1).P(F3).P(F4).P(F5).P(F6)
この場合、周波数を確率に変換するにはどうすればよいでしょうか?
Re: モンテカルロ シミュレーションこんにちは、マイレさん！
あなたの要求がわかりません。
JMP と JSL には優れたシミュレーション機能があります。
問題、データ、意図したアプローチをさらに詳細に再定式化できれば、私たちがお手伝いできるでしょうか?
