Salut. Merci tout le monde pour joindre nous.
Le titre de ce la présentation est Choice Design et Max Difference Analysis
dans Optimisation un Haut École Ordinateur portable Achat
dans le Contexte de un TIGE projet ou VAPEURS projet.
Mon nom est Patrick Giuliano.
je suis un co- auteur et co- présentateur pour ce présentation.
Et de Bien sûr, il s’agit du JMP Discovery Summit Europe 2022.
Et Je suis heureux à être en présentant aujourd'hui.
Donc avant je obtenir dans notre définition de projet ou charte de projet,
je juste recherché à mention quelques général contexte pour ce projet.
Donc ce projet a un VAPEURS orientation, qui est essentiellement un cadre STEM,
mais avec le ajout de un se concentrer sur l'IA pratique et les statistiques,
et à travers le lentille de JMP.
Tous droite. Donc le opportunité déclaration pour nous ici
est-ce que c'est chaque année, étudiants dans grade neuf
avec respect à Stanford En ligne élevé École,
ils besoin à prendre cœur cours et besoin à faire un série de projets.
Dans fait, là sont beaucoup projets par année, jusqu'à 150,
et beaucoup de eux exiger le collection de enquête données.
Donc dans le contexte de enquête données collection,
JMP a un puissant Choix Conception et choix la modélisation plate-forme
ainsi que Max Différence conception capacités, et ceux peut être utilisé
pour optimiser à la fois l'enquête méthodologie et analyser enquête données.
Dans ce particulier utiliser cas, étaient en allant à utiliser JMP 16 Choix Conception
choix la modélisation plates-formes à étude consommateur recherche,
et aussi spécifiquement à assister avec le choix de un ordinateur portable,
le optimal choix de un ordinateur portable pour un étudiant.
Étaient en allant à allez aussi un peu plus loin
et regarder à quelques fiabilité des questions et faire quelques calculs
à regarder à le opportunité frais associé avec acheter une garantie
à différent étapes de la possession.
Tous droite. Donc rapide orientation à notre TIGE diagramme ici.
Nous avait dix répondants dans le contexte de notre exemple, notre échantillon données ensemble.
Dans fait, ce est un Exemple JMP données ensemble, ce que je ferai fournir sur le utilisateur communauté
et est aussi disponible dans JMP Échantillon Données annuaire.
Là est dix répondants dans ce enquête.
Comme toi peut voir ici dans le inférieur gauche main coin de le glisser,
là sont quatre les attributs que changement dans un choix ensemble.
Là sont deux profils par choix ensemble. Il y a huit choix ensembles par enquête,
un enquête total à être distribué, et de cours, dix réponses comme nous indiqué.
Donc dans termes de le technologie associé à l'ordinateur portable,
étaient regarder à quatre clé les attributs.
Étaient regarder à dur disque, conduire espace,
processeur vitesse, batterie vie, et le ordinateur coût.
Et nous peut voir un image de le conception comme Bien comme le différent choix ensembles
que sont jumelé par nombre avec le différent les attributs dans le Colonnes.
Et alors, assez eh bien, nous voyons un profileur de probabilité
lequel vraiment juste montre le opportunité espace
dans relation à le changements dans le axe à travers le quatre paramètres sur le droite
résultat dans un changement dans probabilité ou probabilité de achat.
D'accord. Donc allons fournir un orientation
au science et le statistiques avec respect à consommateur recherche.
Donc étaient en allant à pense à propos collecte information,
et nous vouloir que information à d'une manière ou d'une autre refléter comment clients
utiliser leur particulier des produits ou prestations de service dans général.
Nous vouloir à avoir quelques compréhension de la satisfaction clients sont
avec leur achat et quelles sont leurs caractéristiques pourrait désir.
Quoi connaissances ils peut utiliser à améliorer le problème déclaration que
ils travaillent sur dans le contexte de le achat que ils sont fabrication.
Dans ce projet, nous utiliser JMP Consommateur Menu Recherche,
et spécifiquement, étaient en allant à se concentrer sur le Choix Conception plate-forme.
D'accord, donc ici sont quelques bon graphique que montre juste,
que souligner le consommateur recherche processus.
Et comme beaucoup processus, nous peut voir que c'est très itératif et cyclique.
C'est concentré sur stratégie développement,
décision fabrication, amélioration, et résoudre défis.
Mais comme Bien voir plus tard dans le analyse, là sont considérations de modélisation spécifiques
que Choix La conception prend en compte
à faire notre la modélisation procédure un petit peu plus simple et plus efficace
pour ces particulier les types de problèmes.
Tous droite, donc en allant dos à notre aperçu de l’étude.
Donc le voix de le client vraiment parle à comment le fabricant
décide à construction le conception dans notre cas.
Et donc nous avoir deux ensembles de profils,
encore, que volonté être administré à dix répondants.
Et le but est à comprendre comment acheteurs d'ordinateurs portables
voir le avantages de un collection de ces quatre les attributs.
Tous droite. Donc notre particulier utiliser cas ici
est en allant à être le Dell Latitude 5400 Chromebook.
Ce est un très commun ordinateur portable économique
que serait être considéré approprié pour étudiant usage.
D'accord, donc voici un aperçu de le Choix Conception la modélisation plate-forme.
Nous peut voir que le quatre paramètres sont spécifié sous le Les attributs section.
Disque dur taille, processeur vitesse, autonomie de la batterie et prix de vente,
et le haut faible les niveaux de le conception sont spécifiés
sur à le droite sous Attribut les niveaux.
Donc toi peut voir que par générateur ce conception,
JMP donne nous un Aperçu de le conception et le évaluer conception plate-forme
avec notre choix des ensembles, et notre dur conduire reste,
notre disque taille, notre vitesse, notre batterie vie,
et notre correspondant prix pour chacun des ensembles de choix,
où le choix ensembles représente un choix
entre un ordinateur posséder un certain ensemble de caractéristiques et un autre.
Donc comme je mentionné avant, étaient en allant à apporter dans le échantillon données
et en fait indiquer à le spécifique emplacement où le données est situé.
Étaient en allant à aller devant et mets ça dans la communauté
pour notre utilisateurs à pratique avec ce données.
D'accord. Ici est l'affichage de la spécification du modèle fenêtre pour Choix Conception.
Donc après nous avons généré le conception, nous avoir à ajuster le conception.
Et donc nous peut voir que le structure d'un conception est dix répondants que sont jumelé.
Et donc étaient en allant à ensemble le format de données à un tableau, empilé.
Notre sélectionner données tableau, il peuple dans le Tableau de données des résultats des ordinateurs portables.
Notre réponse est en rapport à probabilité de achat, lequel est en rapport à prix.
Nous mettre sujet dans sujet IDENTIFIANT,
choix ensemble dans choix ensemble IDENTIFIANT, répondre et regroupement.
Nous casting notre quatre les attributs dans le X rôle ici.
Et alors nous avoir un sujet effets,
ou nous peut avoir sujet effets, lequel sont facultatif,
lequel nous n'a pas considérer dans ce particulier contexte que nous peut avoir eux.
Et nous aussi avoir un option pour manquant valeur imputation, ce qui est bien.
Un de le des choses tu vas avis mais voilà, c'est ça
si tu es familier avec JMP, tu verras que le courir l'option de modèle est ici,
mais là sont Non autre choix et dans beaucoup autre la modélisation plates-formes.
Dans JMP, nous avoir qu'est-ce que c'est appelé personnalité sélection.
Dans ce particulier contexte,
étaient limité à un spécifique modèle sous un spécifique cadre seulement.
Pourquoi est que?
Bien, depuis notre perspective,
ce est probable parce que ce la modélisation stratégie
est un consommateur très spécifique recherche, et nous serait vraiment seulement vouloir à considérer
principal effets entre les choix parce que ces effets refléter
le choix de la modélisation structure que étaient exécution.
Nous prendre depuis soit un ensemble de caractéristiques ou le autre.
D'accord. Donc principalement,
quoi un mathématique modèle ou quoi statistique modèle
est à la base ce taper de procédure?
C'est vraiment un la logistique régression type de modèle
parce que notre large réponse est un probabilité.
Notre réponse peut être pensée de comme si étaient je vais faire un achat ou pas,
et donc est le probabilité de fabrication un achat.
Et donc quoi nous voir dans le résumé des résultats du modèle
est que un négatif estimation sur les termes dans le modèle indique
que la probabilité de achat chance
est inférieur à que particulier attribut niveau.
Et donc nous peut voir depuis le résumé, les estimations des paramètres
et depuis le classement de le résumé des effets,
et que acheteurs en général préférer un plus grand dur conduire taille,
vitesse plus rapide, plus longue batterie vie, et le moins cher ordinateur portable.
Et nous peut voir que vitesse et prix
sont vraiment le la plupart significatif prédicteurs sur probabilité de achat.
Et nous parlait un petit peu sur le côté acheteur
à propos pourquoi là n'est-ce pas un interaction terme.
Nous pense que c'est vraiment parce que dans le contexte
de ce recherche problèmes, c'est pas vraiment un pratique considération.
Mais certainement, ce n'est pas probable en raison du manque de degrés de liberté
parce que dans ce particulier base de données,
nous avait sur 100 observations et étaient seulement raccord quatre termes.
D'accord. Donc un autre chose à avis ici,
je pense, c'est pas immédiatement évident sur le glisser est il y a
quelques discussions ou Remarques à le bas des estimations de base
que dire convergé dans le pente.
Et que juste vraiment parle à le fait que ce modèle estimation procédure,
ce probabilité- basé la modélisation procédure est un itératif procédure.
C'est pas nécessairement déterministe,
et il implique itérer à trouver un optimale solution.
D'accord. Donc allons prendre un regarder à le analyse marginale de l'effet
et le contexte de ce rapport.
Donc nous peut voir ici que le rapport montre une probabilité marginale
pour chaque de le quatre les attributs que ils sont différent les niveaux.
Et donc quoi Je suis mise en évidence ici est que le marginal probabilités qui sont
le la plupart différent depuis chaque autre indiquer où il y a le plus
différenciation dans termes de fabrication le achat décision.
Donc clairement, prix et ordinateur vitesse de traitement
sont le la plupart important dans termes de vraiment conduite que probabilité décision.
Et donc comme un exemple ici, vous pouvez voir que 71% des acheteurs
peut choisir un 80 gigaoctet sur 40 gigaoctet dur taille du lecteur,
comme indiqué par le marginal probabilité de .7129,
et 68% de acheteurs peut choisir, pour exemple, 1 000 $ sur un 1 200 $ ou 1 500 $ prix.
Donc c'est indiqué par le .6843 dans ce marginal probabilité.
Donc nous peut regarder dans chaque de ces marginal panneaux de probabilité
à regarder à quoi le préférence serait être sur le sur la base d'un facteur donné,
comme prix ou vitesse, et aussi regarder à travers le panneaux marginaux à effet,
et spécifiquement regarder à le différences
en probabilité marginale ou utilité marginale
à voir lequel facteurs sont le plus différenciant
dans termes de conduite le achat décision.
D'accord.
Donc le suivant chose Je suis en allant à parler à propos est le utilitaire profileur.
Donc dans ajout au réponse probabilité ou probabilité d'achat,
nous aussi avoir quelque chose appelé utilitaire.
Et donc utilitaire est vraiment
quelque chose comme probabilité, mais c'est défini différemment.
Et le utilitaire rapport du profileur montre, en effet,
un mesure de le celui de l'acheteur satisfaction à un particulier scénario.
Dans le contexte de utilitaire, un plus haut utilitaire indique
plus haut bonheur, si toi volonté; et une utilité inférieure, inférieure à zéro,
par exemple, indique relatif le malheur.
Et donc nous peut voir depuis ce profileur que l'utilité est augmentée.
Ou si toi volonté maximiser quand acheteurs dépenser le le moindre montant,
ils avoir le le plus long batterie vie, le le plus élevé processeur vitesse,
et le le plus grand taille, lequel est complètement intuitif dans ce contexte.
Et quoi nous peut faire est nous peut pense à propos de l'utilité très beaucoup comme nous peut pense
sur la désirabilité dans le contexte de l'expérimentation traditionnelle conception,
où nous voulons maximiser ce utilitaire fonction
en ordre à maximiser le acheteur satisfaction.
Et donc comme je mentionné ici,
là est un relation entre probabilité et utilitaire.
Mathématiquement, quoi est il?
Bien, nous ne le faites pas obtenir dans ça ici,
mais il est articulé dans JMP Documentation.
Et ce est quelque chose que je vais réfléchir à propos
dans le cadre du dialogue sur ce sujet parler quand il est archivé dans le utilisateur communauté.
Donc regarder avant à que.
D'accord. Donc maintenant, allons regarder à le probabilité profileur.
Donc le probabilité profileur est en allant à être similaire à le utilitaire profileur,
comme je discuté dans le avant glisser, mais c'est, de cours, un petit peu différent.
Donc quoi est il, pratiquement?
Bien, le profileur ensemble à ces particulier paramètres de X,
le réponse probabilité est 12%.
Donc le chemin nous peut interpréter ce est nous on peut dire que 12% des acheteurs
serait considérer à dépenser 1 500 $ à obtenir un ordinateur portable avec un Disque de 40 Go,
1,5 GHz processeur et un quatre heure batterie vie.
D'accord.
Donc le chemin nous comme à pense à propos ce est-ce pour n'importe lequel spécial condition
que tu veux à savoir quoi le probabilité est à un spécifique ensemble de facteur les niveaux,
le probabilité pourrait être plus utile que, pour exemple, utilitaire,
lequel décrit un mesure de la celui de l'acheteur dans l'ensemble satisfaction.
Et tu vas avis clairement que le le profileur est limité à juste deux les niveaux.
Et encore, ce va retour à la nature du design de choix et à la recherche sur les consommateurs.
Et nous vraiment vouloir à h un dans sur le celui de l'acheteur intérêt
par donnant eux un successif série de dichotomique les choix à choisir entre.
Comme comment quand étaient à le optométriste, le l'optométriste fait le lentille retourner
et dit "Est UN mieux ou B mieux?" A ou B et alors toi aller sur à le suivant un,
et alors elle demande pour un similaire sélection entre UN ou B.
D'accord, donc le suivant partie de le projet est vraiment autour garantie considération.
Donc je parlait à propos ce un petit peu dans le début.
Donc allons aller dans ce dans un petit peu plus profondeur avant nous conclure.
Donc supposer le optimal choix pour le consommateur
était un ordinateur portable vendu à un prix de 1 000 $.
Supposer que le consommateur acheté un étendu garantie protection plan.
Si ils étaient à achat un pour deux durée en années,
ce serait 102 $ et pour trois années, ce serait être 141 $.
Un de le clé des questions pour le consommateur est, Bien,
après ils acheter le ordinateur portable, achètent-ils le garantie dans le cadre de l'achat
droite après le ordinateur portable ou le étendu garantie,
ou faire ils attendez, ou faire ils juste pas acheter le garantie à tous?
Et je pense c'est joli évident à tout le monde
que si toi acheter un plus haut prix ordinateur portable, votre garantie sera
un plus haut prix plus souvent que que.
Donc ce est aussi un considération dans termes de fabrication le final achat décision.
Nous n'a pas nécessairement intégrer dans ce hypothétique expérience.
D'accord. Donc ce glisser juste va dans un petit peu plus détail à propos garantie.
Il y a un parcelle de information ici et je vais laissez notre public y jeter un œil plus tard.
Mais un parcelle de ce vient depuis notre typique fabricants d'ordinateurs site web, comme Dell.
Et comme n'importe quoi, il y a beaucoup de langage
que est spécifique à un original limité garantie
et différent termes et conditions que sont associé avec le garantie.
Quelques des choses que je pense je devrait souligner
sont ce idée de sur site prestations de service.
Le fait que plus et plus maintenant, nous avoir prestations de service où un service fournisseur
viendra à toi et faire réparation ou échange de le produit à ton emplacement.
Il y a aussi le consommateur transporter dans et services postaux, très populaire maintenant.
Même dans le contexte de Amazone, par courrier prestations de service a été autour pour un long temps.
Client transporter dans est maintenant un partie de d'Amazon capacité à rendre service
dans le contexte de en allant à, Par exemple, un Entier nourriture Marché pour retour.
Et alors, de cours, produit échange.
Mais ces sur site service modèles et modèles de service par courrier
sont très intéressant et beaucoup plus commun aujourd'hui.
Le autre chose mérite d'être souligné est que limité service de garantie
dépendre sur comment toi achat ton original garantie politique.
Donc si garantie prestations de service sont limité,
ceux prestations de service sont stipulé dans le original garantie politique.
D'accord.
Alors parlons un peu du JMP fiabilité et prévision.
Donc dans le contexte de ce analyse particulière,
étaient en allant à utiliser la plateforme de distribution de vie dans JMP
faire un peu de fiabilité et prévision calculs.
Et quoi étaient en allant à essayer à faire est prédire avenir les échecs
de Composants ou que être dans le ordinateur comme un système
à aide nous obtenir un mieux sens de si nous devrait achat un garantie
et à quoi temps dans le vie de le produit.
Donc nous peut pense de ce analyse dans termes de quoi nous appel fiabilité réparation coût.
Donc nous vouloir à comparer avec le étendu garantie protection.
Nous vouloir à comparer le prêt initial garantie
à le étendu garantie protection.
Et de cours, si le échec taux est aussi haut,
alors nous ne le fera pas vouloir à achat garantie protection à tous.
Et si le échec taux est très faible, alors il ne serait pas non plus nécessaire
pour nous à achat n'importe lequel garantie
parce que nous serait avoir un produit que a duré pour un long, long temps.
Toi peut pense de chaque produit ou chaque ordinateur, dans ce cas,
a c'est propre unique fiabilité modèle.
Et c'est quelque chose à pense à propos dans ce contexte.
Donc si vous avez fait un particulier achat dans ce hypothétique scénario,
toi peut construction un fiabilité modèle sur le base de ce particulier ordinateur.
D'accord. Donc ce glisser pourparlers à propos un bon visuel représentation
de un fiabilité cycle de vie, si toi volonté,
ou échec taux sur temps pour un particulier produit.
Donc nous essentiellement avoir trois étapes.
Nous avoir un démarrer et mise en service phase,
lequel est comme un brûlant phase pour un produit.
Alors nous avoir un normale opération phase,
et alors nous avoir un fin de vie phase.
Et donc ces étapes peut être, nous référé à eux parfois
comme première phase, la phase de fonctionnement ou le brûlant phase,
comme le nourrisson mortalité phase dans le contexte de survie pour vie.
Pour clinique études, la phase normale de fonctionnement actif
on peut penser de comme le phase où des pannes aléatoires peuvent survenir,
et le fin de vie phase est vraiment comme le porter- période d'arrêt,
la période avant le produit complètement porte dehors dans ventes.
Et donc correspondant à ces périodes,
nous peut considérer un général gamme de limité garantie sur temps,
et puis un transition phase quelque part où cette garantie limitée
devient un étendu garantie protection politique.
Donc où nous aller depuis un court terme garantie, peut-être un an,
à un long terme garantie, deux ou trois années.
Donc comme nous dit, si le échec taux est très faible,
alors peut-être que si le produit est attendu à dernier plus que deux années,
alors peut être toi ne le faites pas besoin un politique de garantie
parce que toi peut plan à remplacer un produit comme ça tous les deux ans
parce que c'est juste technologie et coût d'opportunité du prix
contre le avantage de nouveau technologie.
Donc le important chose à pense à propos encore une fois dans le contexte de fabrication
l'achat initial est regarder au démarrage et mise en service de un produit.
Si nous achat un original garantie, ce que nous faisons habituellement,
il généralement couvre peut être un année de service
et c'est partie de le initial achat de le produit.
D'accord.
Donc maintenant, quoi étaient en allant à faire
est étaient en allant à changer sur à un différent données ensemble.
Ce est aussi échantillon données lequel pointera toi à sur le communauté.
Mais étaient en allant à supposer que nous avons un base de données en rapport à le Ordinateur portable Dell.
Et il listes le retour mois, le quantité retour,
et le mois vendu terminé sur le droite.
Et donc quoi nous peut faire est nous peut graphique ce information.
Et le X est référé à le échec taux.
Le X est dans le espace de un atout pour le taux d’échec,
le fiabilité modèle, et comment beaucoup les pièces nous expédié.
C'est quoi ces trois variables parler à.
Et basé sur ce probabilité, nous peut calculer
si ils achat le garantie politique ou pas contre le réparation coût.
Comment faire nous choisir un garantie politique basé sur le échec taux ou retour taux?
Donc nous peut utiliser le JMP fiabilité prévision capacités à faire ce.
Donc voici un image de le modèle que nous utiliser à ajuster ce données.
Donc nous avoir un probabilité sur le Oui axe, d'abord temps dans mois.
Et quoi JMP fait est-ce s'applique plusieurs des modèles.
Donc nous ajuster tous disponible des modèles à moins une fois que étaient non- zéro,
que étaient pas produire non- négatif estimations.
Et quoi nous peut voir ici est le classement de potentiel des modèles
à ajuster ce fiabilité données.
Et donc Weibull est le haut choix ici basé sur l'AICc,
BIC, et négatif 2 Probabilité classement.
Donc nous est allé devant et est allé avec le Weibull pour notre analyse, ensuite.
D'accord. Donc voici un supérieur gauche main coin de le glisser.
Quoi nous voir est le réel Échec de Weibull le modèle probabiliste s'adapte à ses paramètres,
avec primaire estimations pour bêta, Alpha, échelle, et emplacement.
Et alors le inférieur droite main côté de cette diapositive, quoi nous a fait est
nous estimé le probabilité de échec à spécifique mois,
encore, en utilisant JMP fiabilité outils.
Et donc comment faire nous cravate ce analyse dans quelque chose pratique?
Bien, bêta est un très important paramètre.
Bêta est un très important paramètre pour Weibull distribution.
Donc un bêta moins que un pourrait indiquer un produit
que vraiment n'a pas survivre phase un;
que initial où un brûlant phase que nous montré dans le bain conseil courbe.
Donc dans que cas, nous vouloir à acheter un garantie à tous.
Un bêta approximativement égal à celui que serait être peut être un produit
c'est dans le milieu de que courbe, c'est dans que constant État période.
Dans lequel cas alors, nous ne le ferais-je pas vouloir à acheter un garantie
nécessairement de toute façon dans que cas soit, parce que nous avoir un très fiable produit.
Donc nous ne le ferais-je pas nécessairement vouloir à investir argent dans un garantie
quand nous serait attendre à utiliser il.
Seulement quand le bêta est plus grand d'un, et toi peut voir dans ce cas,
c'est significativement plus grand que un.
Faire nous vraiment vouloir à considérer achat un garantie?
Dans ce particulier exemple, 1.6 être plus haut que 1.5,
probablement indique que le produit entre dans cette usure période,
que troisième phase, la courbe productive.
Donc si nous regarder à ce année, dessin sur, dire, un exemple de 35, 36 mois,
notre échec probabilité est peut être 20 %.
Donc c'est comment nous serait regarder à ce, droite?
Comme toi aller sur et toi regarder à le temps, quoi serait le probabilité échec être
dans le d'abord deux Colonnes de le estimé probabilité sortir là?
Dans ce particulier exemple, c'est pas complètement clair
si nous devrait achat un garantie ou pas,
et nous probable besoin plus information.
Si nous avait vu un bêta que était dans le trois à quatre gamme,
alors que serait probablement suggérer
que nous serait vouloir à achat une extension de garantie
parce que nous serait anticiper que porter- dehors serait être inévitable.
Dans le suivant peu des diapositives, étaient juste en allant à dériver un modèle de décision simple
à aller avec ce fiabilité analyse dans l’esprit de l’analyse du choix,
le choix méthodologie de modélisation que nous appliqué dans le début.
Donc le consommateur décision modèle doit prendre en compte un certain nombre de facteurs :
survie probabilité à chaque mois, probabilité de défaillance à chaque mois,
lequel sont, dans effet, le même chose.
Et le marché ordinateur portable valeur chaque mois entre un année et trois mois,
de cours, prix dépréciation se produit, et la perte monétaire si vous n'achetez pas
le étendu garantie protection si le réparation est nécessaire.
Et alors nous vouloir à comparer que monétaire perte
contre le frais de achat le garantie.
Donc il y a comme un coût avantage analyse ou un risque analyse que étaient fabrication.
Donc nous montrer ici, dans ce glisser encore une fois, les mois après l'achat,
et alors nous montrer le survie probabilité à un mois donné,
survie probabilité de le avant mois,
et alors le conditionnel échec probabilité à que mois.
Et donc nous juste utiliser conditionnel simple probabilité à calculer que colonne
que je devrait avoir indiqué avec le deux tous le chemin sur sur le droite.
Et quoi étaient faire ici est étaient en utilisant le précédent Weibull estimation
à chaque mois pour calculer l'échec conditionnel probabilité
à le subséquent mois.
Tous étaient vraiment faire est en utilisant la fonction Retard à générer colonne un.
Donc c'est juste le différence entre chaque survie probabilité dans mois,
allons dire, 13 et c'est avant mois, 12, et 14, et 13, et donc sur.
Et alors étaient juste prendre la survie probabilité de le le mois précédent,
soustraire le survie probabilité à le actuel mois,
fois le survie probabilité de le précédent mois.
Ce est conditionnel probabilité.
D'accord. Donc allons parler à propos le marché ordinateur portable valeur, qui est vraiment
le deuxième chose nous discuté dans ce étendu garantie protection glisser.
Donc nous peut créer un simple linéaire modèle
à modèle le déclinaison de valeur sur temps.
Et c'est, dans fait, quoi nous a fait.
Et le pente sur que modèle, nous utiliser quatre points à calculer le pente.
Et le pente sur le modèle indique le pour cent baisse chaque mois sur moyenne.
Toi peut voir le pente est à propos 1,3%,
alors on attendre à propos un Baisse de 1,3% par mois sur moyenne.
Et note ici que nous seulement vraiment se soucier à propos le déclinaison après 12 mois
et au-delà parce que le d'abord douze mois sont typiquement couvert sous garantie.
D'accord. Donc comment faire nous modèle le coût de ne pas acheter le étendu protection?
Bien, nous peut comparer à un deux année garantie politique,
échouer à deux années comme le pire cas.
Et nous peut voir que si nous regarder à garantie prolongée protection plan
à deux ans contre trois années, 102 $ contre 141 $,
nous obtenir un Delta de autour 45 $.
De la même manière, le coût si pas achat le deux année production plan est 48 $
à deux années contre 95 $ à trois années,
et donc que différence est sur le commande de 40 $ à 50 $ comme Bien.
Donc quoi ce montre nous est que il y a peut-être un écart de 50 $
entre le garantie plan et le estimé coût,
et que peut être attribué à le prestations de service et autre fixé frais.
Mais vraiment à faire le meilleur décision sur l'opportunité d'acheter ou non une garantie,
nous vouloir à considérer le coût de pas acheter une garantie dans ce cadre,
et le ordre de grandeur de bêta ensemble
à faire le meilleur décision à propos si à achat ou non.
D'accord.
C'est donc presque le fin de notre analyse.
Et je recherché à juste souligner un autre chose ici.
Donc nous peut utiliser un prévision aptitude ici
à montrer nous comment peut nous déterminer le retour taux,
quoi ressources faire nous besoin,
et un parcelle de que dépend sur le performance de service.
Comment bien service est.
Si nous avoir aussi beaucoup revient, si nous ne prévoyons pas,
nous peut pas avoir assez techniciens à faire le travail.
Donc ce est le taper de analyse où étaient considérant le producteur.
Ce est depuis le point de vue de le service fournisseur et le producteur.
Alors que dans le avant analyse, nous sont considérant tout
depuis le perspective de le acheteur ou le consommateur.
Donc ce est vraiment un producteur coût modèle.
Si ils ne le faites pas achat le garantie,
qu'est-ce que c'est le travail coût, et qu'est-ce que c'est le matériel coût?
Donc le travail frais à poignée toutes les réparations,
et le matériel coût à remplacer les pièces pour réparation.
Et donc nous peut voir que il y a un léger vers le haut en pente s'orienter
sur le prévisions de réparation à long terme,
et que s'orienter vraiment raconte nous quoi le valeur proposition est.
Donc comme un fabricant, vous pourriez générer des revenus au début,
mais alors toi peut perdre de l'argent à long terme
si vous effectuez des travaux de réparation importants.
Ou comme je dit avant, toi peut pas avoir le capacité
faire les travaux de réparation qui tu es obligé à faire
en raison de l responsabilité problèmes avec le produit.
D'accord, donc juste à conclure ici.
je juste recherché à partager un dans l'ensemble clé apprentissages ici de notre projet.
Nous utiliser le TIGE ou VAPEURS cadre
à vraiment casser en haut ce projet dans un nombre de différent éléments
et appliquer un interdisciplinaire cadre.
Et nous utilisons Choice Design, et pour vous aider à considérer
enquête conception méthodologie aussi comme un analyse de enquête données.
Nous aussi augmenté notre conception avec un fiabilité performance modèle
pour qualifier notre achat et si ou non que était un bien achat.
De cours, le projet dans le contexte de le co- auteurs, y compris le maçon Chen.
Chen était très utile pour motivant haut école étudiants à SHS,
et les enseignants à apprendre nouveau méthodes.
Le final chose est un chose que nous pourrait envisager à l'avenir
est en augmentant le nombre de les niveaux à choisir depuis,
lequel serait apporter notre modèle dans plus de un traditionnel la modélisation cadre.
UN la modélisation cadre c'est plus comme un location régression modèle
ou un autre particulier populaire la modélisation cadre que regards continu données.
Et donc dans fermeture,
je juste recherché à souligner notre les références et notre statistique détails;
étaient en allant à certainement fournir ceux à toi.
Remercier toi très beaucoup pour ton temps et je regarde avant à n'importe lequel des questions.
