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Propagation de l'incertitude et probabilité de second ordre

Dans mon domaine, les données sont coûteuses à collecter (ou à simuler de manière déterministe), nous effectuons donc généralement notre propagation de l'incertitude à l'aide de métamodèles (ou de modèles de substitution, de surface de réponse, etc.).JMP excelle dans la génération de ces modèles.Cependant, je n'ai pas trouvé de moyen clair de propager l'incertitude en utilisant la probabilité du second ordre, comme résumé dans le diagramme ci-dessous :

Je peux voir comment définir les probabilités d'entrée dans le simulateur de profileur, mais je ne sais pas s'il existe un moyen simple de définir certaines entrées comme "épistémiques" avec des entrées uniformes qui sont échantillonnées en premier, puis toutes les autres entrées sont échantillonnées selon à leurs propres distributions N fois pour créer une seule CDF sur la réponse du système (qui est ensuite répétée M fois pour créer la boîte de probabilité sur la réponse du système).

 

Quelqu'un a-t-il des idées sur la façon d'accomplir dans l'environnement graphique JMP sans plonger dans le monde de JSL ?J'ai généralement accompli cela en utilisant Python, dans lequel je parle couramment.   

Objet : Propagation de l'incertitude et probabilité de second ordre

Une petite correction pour l'étape 2 :

 

Créez une autre table de données, nommez-la au hasard

• Créer une colonne
  • Nommez-le "Échantillon"
  • Initialiser les données avec une séquence
    • Nombre d'exécutions = 1
    • De = 1
    • À = N
    • Pas = 1
    • Répéter = M <= C'est important !

 

Devrait être (changements dans gras

 

Créez une autre table de données, nommez-la au hasard

• Créer une colonne
  • Nommez-le "Échantillon"
  • Initialiser les données avec une séquence
    • Nombre d'exécutions = 1
    • De = 1
    • À = M
    • Pas = 1
    • Répéter = N

Parce que chaque échantillon épistémique doit être répété avec de nouveaux échantillons aléatoires N fois, et non M fois.

Objet : Propagation de l'incertitude et probabilité de second ordre

C'est excellent.La première méthode est ce que je recherchais, et c'est une bonne solution rapide.J'ai vérifié que vos instructions fonctionnaient comme souhaité ( edit : avec un petit changement, voir la réponse ci-dessous) .

 

Une dernière étape, cependant, est que je dois tracer tous les CDF pour chaque groupe d'échantillons.Je prends donc la réponse et trace les distributions de certaines "réponses" par "échantillon".Pour M = 100, je me retrouve avec 100 tracés PDF et CDF distincts.Existe-t-il un moyen simple d'envoyer simultanément tous les scores de probabilité à la table sans simplement cliquer sur chacun des tracés M et enregistrer manuellement les scores de probabilité ?  

 

Soit dit en passant, JSL est une option, mais je cherche à voir s'il existe une solution graphique élégante.

 

Merci pour votre aide.

Objet : Propagation de l'incertitude et probabilité de second ordre

Ma compréhension de ce que vous essayez d'accomplir est que vous voulez N échantillons de variables aléatoires uniques pour chaque M échantillons de variables épistémiques.

 

Voici ce que je ferais si JSL n'est pas une option :

1. Créez un tableau, nommez-le épistémique
   • Créer une colonne
     • Nommez-le "Échantillon"
     • Initialiser les données avec une séquence
       • Nombre d'exécutions = 1
       • De = 1
       • À = M
       • Pas = 1
   • Pour chaque variable épistémique vous avez :
     • Créer une colonne avec un nom approprié
     • Ajouter une formule à cette colonne
       
       • Utilisez un Aléatoire fonction (Uniforme ?)
2. Créez une autre table de données, nommez-la au hasard
   • Créer une colonne
     • Nommez-le "Échantillon"
     • Initialiser les données avec une séquence
       • Nombre d'exécutions = 1
       • De = 1
       • À = N
       • Pas = 1
       • Répéter = M <= C'est important !
   • Pour chaque variable aléatoire vous avez :
     • Créer une colonne avec un nom approprié
     • Ajouter une formule à cette colonne
       
       • Utilisez un Aléatoire fonction
   • Dans ce tableau (aléatoirement) cliquez sur Tableaux => Mettre à jour
     • Sélectionnez la table épistémique
     • Cochez "Correspondance des colonnes"
       
       • Sélectionnez Échantillon dans les deux tableaux et cliquez sur le bouton "correspondre"
     • Sous Ajouter des colonnes à partir du tableau de mise à jour, sélectionnez "sélectionné"
       • Sélectionnez uniquement vos colonnes de variables épistémiques, ignorez la colonne "échantillon"
     • Cliquez sur le bouton "OK"
   • Vous pouvez maintenant supprimer la colonne Échantillon du tableau aléatoire si vous le souhaitez.
3. Vous pouvez maintenant fermer la table épistémique si vous le souhaitez.
4. Le tableau aléatoire doit répéter votre échantillon épistémique M fois tandis que les échantillons aléatoires ne sont pas répétés et sont échantillonnés N fois pour chaque échantillon épistémique.

 

 

 

Si votre objectif est de répéter l'échantillonnage aléatoire pour chaque échantillon épistémique (le même échantillonnage aléatoire va dans chaque échantillon épistémique), alors c'est plus facile :

1. Créez un tableau, nommez-le épistémique
   
   • Ajouter M lignes
   • Pour chaque variable épistémique vous avez :
     • Créer une colonne avec un nom approprié
     • Ajouter une formule à cette colonne
       
       • Utilisez un Aléatoire fonction (Uniforme ?)
2. Créez une autre table de données, nommez-la au hasard
   • Ajouter N lignes
   • Pour chaque variable aléatoire vous avez :
     • Créer une colonne avec un nom approprié
     • Ajouter une formule à cette colonne
       
       • Utilisez un Aléatoire fonction
3. Dans la table aléatoire allez dans Table => Rejoindre
   • Sélectionnez le tableau épistémique à gauche
   • Sous "spécifications correspondantes", sélectionnez "Joindre cartésienne"
   • Cliquez sur le bouton "OK"

 

 

J'espère que cela t'aides