Il s'agit d'une question de statistiques très basique, qui mène également à une question « comment puis-je le faire dans JMP ».
Imaginez que j'ai un composant avec un taux de défaut prédit de 0,5 %. Je construis 500 systèmes qui utilisent chacun N de ces composants. Les composants sont choisis au hasard et indépendamment les uns des autres. Je peux tester le défaut au niveau du système.
Dans mon esprit, si N=2, la probabilité qu'un système soit bon est de 0,995^2 = 99,0025 %, ce qui signifie que je devrais m'attendre à ce que cinq systèmes sur 500 échouent au test. Si N=3, cela passerait à 0,995^3*500 = 8 systèmes sur 500. Il s'agit simplement de la distribution binomiale.
Ce raisonnement est-il correct ? Si oui, puis-je utiliser JMP pour calculer un intervalle de confiance autour de ce nombre, et est-ce même une question significative ? De quelles informations supplémentaires ai-je besoin (par exemple une estimation de la variation du taux de défauts) pour cela ?
Toute suggestion ou indication vers des sections utiles de la documentation serait grandement appréciée !
Merci beaucoup!
Merci pour votre réponse, Marc. Je vais faire quelques lectures supplémentaires.
La documentation JMP concerne principalement JMP, pas des statistiques. Il existe de nombreuses bonnes sources sur les statistiques. Veuillez voir ceci article . Oui, la base d'un tel problème avec les hypothèses énoncées est le modèle de distribution binomiale. Le modèle a deux paramètres, la probabilité de succès et le nombre d'essais. L'intervalle de confiance est l'estimation du paramètre de probabilité. Si vous connaissez le paramètre, il n'y a pas d'intervalle. Si vous estimez le paramètre, alors il y a un paramètre. Vous pouvez utiliser l'intervalle au lieu de l'estimation ponctuelle pour calculer la plage du nombre de succès pour un nombre donné d'essais.
