Facteur de variabilité inhérente lors de l'utilisation du simulateur ProfilerChers membres de la communauté,
J'ai une question concernant la variabilité inhérente aux facteurs lors de l'utilisation du simulateur Profiler.
Disons que je souhaite définir la plage de facteurs acceptables qui me permet de toujours répondre aux critères d'acceptation prédéfinis que j'ai définis.
Disons aussi que ce facteur a une variabilité inhérente, ce qui signifie que lorsque je veux fixer le facteur à 2, la vraie valeur se situe entre 2 +/-0,1 %.
J'exécute un DoE pour obtenir un modèle et la fonction de transfert associée.
Je lance le simulateur Profiler afin de définir cette plage de facteurs acceptable :
- Je sélectionne la distribution comme aléatoire
- Mais quel écart-type dois-je indiquer : dois-je prendre en compte la RMSE du modèle mais aussi la variabilité inhérente au facteur ? Ou le RMSE considérant seulement qu'il inclut déjà la variabilité inhérente du facteur, ce qui signifie que le modèle a déjà capturé cette variabilité inhérente dans l'erreur du modèle ?
Merci,
Hugo
@martindemel
Re : Facteur de variabilité inhérente lors de l'utilisation du simulateur ProfilerVoici un exemple d'utilisation de la fonction de simulation dans Prediction Profiler :
Notez que j'ai spécifié une variation aléatoire pour âge et la taille mais sexe fixe. La valeur cible pour les variables de processus est la moyenne. Le SD est la variation attendue. Je veux donc simuler ce qui se passe lorsque le la taille = 60 pouces mais varie selon une distribution normale avec un SD = 1,5 pouces.
Remarquez en bas que j'ai également ajouté du bruit aléatoire pour Y ( lester ) qui est inhérente et indépendante des niveaux de facteur. Dans ce cas, le lester varie de 10 livres même si les niveaux de facteurs ne changent pas. Vous pouvez avoir une valeur historique pour ce SD ou vous pouvez utiliser la RMSE estimée à partir de l'analyse de régression pour ajuster ce modèle.
Re : Facteur de variabilité inhérente lors de l'utilisation du simulateur ProfilerSalut Mark,
Merci pour votre contribution. Donc, dans le profileur, en sélectionnant la distribution aléatoire, j'ai défini ma valeur de consigne comme moyenne, puis la variabilité du facteur comme SD, est-ce correct ? Enfin, je ne mettrais pas la RMSE comme SD d'un facteur car, comme vous l'avez mentionné, la RMSE est l'erreur liée à la réponse et est déjà capturée dans le modèle donc dans l'intervalle de confiance de chaque valeur Y simulée ?
Re : Facteur de variabilité inhérente lors de l'utilisation du simulateur ProfilerJuste pour clarifier, vous spécifiez la variabilité des facteurs, le cas échéant, pour chaque facteur. La RMSE est la variation aléatoire de la réponse qui n'est pas associée à des niveaux de facteurs changeants. Vous ajoutez donc le RMSE séparément. De cette façon, les deux sources (fixe et aléatoire) sont incluses dans la simulation.
Re : Facteur de variabilité inhérente lors de l'utilisation du simulateur ProfilerUn grand merci Martin pour la belle discussion sur le sujet.
Re : Facteur de variabilité inhérente lors de l'utilisation du simulateur Profiler" alors je comprends qu'effectivement l'erreur du modèle ne tient pas forcément compte de la variabilité inhérente au facteur ?"
Le modèle ne prendra en compte cette variabilité que si elle figure déjà dans les données. Alors oui, l'erreur du modèle ne tient pas compte de l'erreur simulée supplémentaire que vous avez définie. La simulation vous permet d'ajouter du bruit supplémentaire que vous connaissez peut-être par expérience ou par des détails techniques des mesures de réponse/instruments/variation d'entrée ... (par exemple, le ph ne sera probablement pas exactement égal à 5,5, vous avez généralement une petite variation même si vous définissez avec l'instrument à cette valeur.
Cela dit, la réponse à votre deuxième question : si vous reproduisez votre conception, vous auriez plus de données pour les "mêmes paramètres". Cela permettra une meilleure estimation de l'erreur. Le modèle est donc probablement plus précis. Cependant, je ne dirais pas nécessairement que cela inclut donc la variabilité inhérente des facteurs. D'un point de vue conservateur, je voudrais quand même connaître le pire scénario. Ensuite, vous pouvez - avec votre expertise - juger sur votre modèle de la probabilité de ces scénarios et si une variation plus petite diffère beaucoup de l'approche conservatrice. Malheureusement, c'est encore une approximation mais probablement une (légèrement ?) meilleure qu'avant.
Re : Facteur de variabilité inhérente lors de l'utilisation du simulateur ProfilerSalut Martine,
Merci pour la contribution.
Je suis d'accord avec votre commentaire sur l'approche conservatrice.
Quand tu dis " quand je veux être sûr que ma simulation prend en compte la variabilité inhérente de votre facteur en plus de l'erreur de modèle,... " alors je comprends qu'effectivement l'erreur du modèle ne tient pas forcément compte de la variabilité inhérente au facteur ?
Au cas où je reproduirais l'intégralité de la conception, j'aurais plus confiance dans le fait que l'erreur du modèle prend en compte une telle variabilité inhérente des facteurs ?
Re : Facteur de variabilité inhérente lors de l'utilisation du simulateur ProfilerHugo, lorsque je veux être sûr que ma simulation prend en compte la variabilité inhérente de votre facteur en plus de l'erreur du modèle, je définirais la distribution de la simulation sur cette plage (2 comme moyenne, std 0,1 %). Si je peux être sûr que la variabilité ne sera pas supérieure à 0,1% dans votre exemple, j'utiliserais une normale tronquée ou univariée pour capturer toute la plage de variation plutôt que d'utiliser uniquement la normale.
Comme le but est (comme je le suggère) de rassembler la plus grande plage de facteurs pour rester dans vos critères d'acceptation, il vaut toujours mieux être plutôt conservateur que trop optimiste.
Mes 2 cents 
D'autres peuvent avoir une contribution supplémentaire de leur travail quotidien et de leur utilisation.
