몬테카를로 시뮬레이션안녕하세요, 커뮤니티님, 고장 빈도(y)당 월(x) 표를 만들었습니다. 분포를 분석하고 가장 적합한 분포(최소 AIC)를 위해 randon을 사용하여 또 다른 열을 만든 후. 하지만 5개 이벤트(TOP EVENT)와 시뮬레이션(10000회 반복)을 결합하여 실패 빈도에 대한 최종 확률을 계산해야 합니다. 10000번의 반복으로 TOP EVENT의 X개월 실패 확률을 어떻게 얻었습니까?
답변: 몬테카를로 시뮬레이션안녕하세요 커뮤니티,
10,000번의 반복으로 몬테카를로 시뮬레이션을 수행했습니다. 이제 시뮬레이션 평가의 통계적 매개변수가 무엇인지 알아야 합니다. 시뮬레이션을 평가하는 데 가장 적합한 통계 매개변수는 무엇입니까?
친애하는
메이어
답변: 몬테카를로 시뮬레이션안녕 케빈,
확률을 오류 발생 빈도와 생성된 총 샘플 수로 고려하여 시뮬레이션을 수행한 후 오류 확률을 얻었습니다. 사용된 알고리즘은 독립 사건에 대한 확률 공식이었습니다. 결함 값이 음수가 될 수 없기 때문에 지수 분포가 더 좋다고 생각했습니다.
정말 고마워!!
답변: 몬테카를로 시뮬레이션안녕, 메이어! 어떤 사람들은 "몬테 카를로(Monte Carlo)"라는 표현이 자신에게 매우 특정한 의미를 갖기 때문에 이 단어에 매달리지만 잠시 시뮬레이션에 대해 이야기해 보겠습니다. 시뮬레이션이 성공하려면 다음과 같은 몇 가지 사항이 필요합니다. 1) 숫자 생성기가 무작위성 테스트를 통과하는 값을 생성합니다. 2) 정확한 결과를 생성하기에 충분한 샘플이 생성됩니다. 3) 적절한 샘플링 기법이 사용됩니다. 4) 사용되는 알고리즘은 다음과 같습니다. 모델링되는 것에 유효하며 5) 문제의 현상을 시뮬레이션합니다. JMP는 숫자 1과 2를 잘 처리할 수 있지만 3, 4, 5를 올바르게 지정하는 것은 모델 작성자(사용자)에게 달려 있습니다. 제 경험으로는 4번과 5번이 가장 어렵고 오류가 발생하기 쉽습니다. 귀하의 상황과 관련된 요구 사항을 연구하는 데 충분한 시간을 할애하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 최적 적합보다는 이론에 따라 선택된 분포를 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다. 그런데 확률의 한 가지 정의는 발생의 상대적 빈도입니다. 결함 빈도와 생성된 총 샘플 수를 알고 있는데 이것이 결함 확률의 추정치가 아닌 이유는 무엇입니까?답변: 몬테카를로 시뮬레이션나는 모든 하위 시스템이 완전히 독립적이라고 가정합니다. F2 하위 시스템은 없으며 F1, F3, F4, F5 및 F6만 모두 독립적입니다.
저는 위 링크의 단계를 따르고 있습니다. "JMP를 사용하여 몬테 카를로 시뮬레이션을 사용하여 재무 예측의 위험 평가
하지만 저는 TOP EVENT의 확률을 계산하기 위해 FTA(Failure Tree Analysis)를 사용하고 있습니다. 나는 컷 세트를 사용하고 있으며 최종 공식은 다음과 같습니다.
E = F1 +F3+F4+F5+F6
사건은 독립이므로 확률을 계산해야 합니다. 하지만 내 결과는 오류 빈도가 확률이 아니라는 것입니다.
도움이 되었으면 좋겠습니다!!
답변: 몬테카를로 시뮬레이션안녕, 메이어!
하위 시스템이 실패하면 전체 시스템이 실패한다고 가정합니다. 그 맞습니까?
하위 시스템이 완전히 독립적인가요?
공식에서 p(F2)를 빼서 실수를 했나요? 아니면 그게 당신의 의도였나요?
더 많은 정보를 얻으면 더 쉽게 도움을 받을 수 있습니다.
답변: 몬테카를로 시뮬레이션안녕 케빈,
특정 이벤트(FTA의 상위 이벤트 - FAILURE TREE ANALYSIS)의 실패 확률을 시뮬레이션해야 합니다.
나는 다음 단계를 수행했습니다.
데이터로 테이블을 만들었습니다.
1) X(행) - 월 및 Y(열)는 23개월 동안 관찰한 과거 날짜인 빈도입니다.
예: 1 1
2 1
3 0 ......
2) 과거 하위 어셈블리에 분포 맞추기(총 5개 하위 어셈블리)
3) 5개 하위 어셈블리에 대한 분포에서 무작위 추출을 사용하여 새 데이터(새 열 포함) 세트를 생성했습니다.
4) 새로운 컬럼(TOP EVENT)을 생성했는데, 컬럼은 TOP EVENT의 실패 확률(TOPO EVENT = TOTAL PROBABILITY)이어야 합니다.
질문: 실패 빈도를 추가할 수 없습니다. 확률 계산이 필요해요. 최종 공식은 다음과 같습니다.
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)
이 경우 빈도를 확률로 어떻게 변환합니까?
답변: 몬테카를로 시뮬레이션안녕, 메이레!
귀하의 요청을 이해하지 못합니다.
JMP와 JSL은 훌륭한 시뮬레이션 기능을 갖추고 있습니다.
문제, 데이터 및 의도한 접근 방식을 훨씬 더 자세하게 재구성할 수 있다면 우리가 도움을 드릴 수 있을까요?
