Edit : Après avoir modifié tous les paramètres, je pense avoir enfin obtenu les réponses que je cherchais. Je garde le post mais j'ajoute les commentaires ci-dessous pour ceux qui pourraient se poser les mêmes questions.
Salut tout le monde,
J'ai joué avec les fonctionnalités du simulateur dans JMP et j'aimerais clarifier quelques points. Vous trouverez ci-joint un exemple tiré de l'échantillon de données Fitness.
Sous les tracés du profileur, je spécifie les distributions pour les 3 paramètres du modèle. L'histogramme de droite montre la distribution de la réponse après 100 exécutions avec les paramètres d'entrée variés en fonction des distributions spécifiées.
Sous Simuler à la table> Séquençage, je sélectionne "Emplacement de la séquence" comme "Séquence" et sélectionne la plage de chacun des paramètres d'entrée moyens. "Nombre d'étapes" spécifie le nombre de moyens à tester. Maintenant, lorsque je clique sur "Créer une table", cela simulera un total de 5x5x5x100 exécutions. Pour chacune des combinaisons 5x5x5 des moyennes des paramètres d'entrée, 100 exécutions seront simulées. Ma première question est la suivante : les SD pour chaque ensemble de 100 exécutions sont-ils les mêmes que ceux que j'ai spécifiés sous les histogrammes plus tôt ? ( Oui ) En regardant le tableau généré, je pense que c'est le cas, je voulais juste clarifier.
Maintenant, lorsque je sélectionne "Simulation Experiment", j'ai la possibilité de sélectionner les paramètres d'entrée à utiliser pour la simulation. Si je sélectionne uniquement "Runtime" à simuler, cela signifie-t-il que "RunPulse" et "MaxPulse" varieront en fonction des distributions spécifiées précédemment dans les histogrammes tandis que "Runtime" sera fixé à quelques niveaux en fonction de la plage indiquée dans le Profiler et le nombre d'essais expérimentaux ?Ou le "Runtime" à chaque exécution expérimentale varierait-il autour du niveau défini avec le SD précédemment spécifié ? ( À chaque exécution expérimentale, la "durée d'exécution" variera autour de chaque niveau/moyenne définie en fonction de l'écart-type spécifié dans Prediction Profiler . De plus, la plage de moyens "d'exécution" à tester est définie dans le tracé du profileur de prédiction, et non sous les cases Simuler à table )
Pour le premier, j'imagine La simulation se déroulerait comme ci-dessous, si je définissais le nombre d'essais expérimentaux sur 3 et la plage de facteurs complète :
Exécution d'expérience 1 :
N Run1 : durée d'exécution = Aléatoire Normal (8, 1.172) ; RunPulse & MaxPulse varient selon les histogrammes
N Run2 : durée d'exécution = Aléatoire Normal (8, 1.172) ; RunPulse & MaxPulse varient selon les histogrammes...
N Run100 : durée d'exécution = Aléatoire Normal (8, 1.172) ; RunPulse & MaxPulse varient selon les histogrammes
Calculer le taux de défauts à partir de 100 exécutions
Exécution d'expérience 2 :
N Run1 : durée d'exécution = Aléatoire Normal (11, 1.172) ; RunPulse & MaxPulse varient selon les histogrammes...
N Run100 : durée d'exécution = Aléatoire Normal (11, 1.172) ; RunPulse & MaxPulse varient selon les histogrammes
Calculer le taux de défauts à partir de 100 exécutions
Exécution d'expérience 3 :
N Run1 : durée d'exécution = Aléatoire Normal (14, 1.172) ; RunPulse & MaxPulse varient selon les histogrammes...
N Run100 : durée d'exécution = Aléatoire Normal (14, 1.172) ; RunPulse & MaxPulse varient selon les histogrammes
Calculer le taux de défauts à partir de 100 exécutions
J'ai l'impression que cela n'aurait pas beaucoup de sens car si les 3 paramètres sont sélectionnés pour l'expérience de simulation, le taux de défauts ne serait-il pas de 0 ou de 1 puisque toutes les N exécutions pour chaque exécution expérimentale donneraient le même résultat (étant donné aucun bruit n'est ajouté à la réponse) ?
Merci!
Merci d'avoir mis à jour vos questions avec vos réponses.
Utile!
Salutations,
-B
