Hola. Gracias todos para unión a nosotros.
El título de este La presentación es Diseño de Elección y Análisis de Diferencia Máxima.
en Optimizando a Alto Escuela Computadora portátil Compra
en el Contexto de a PROVENIR proyecto o VAPORES proyecto.
Mi nombre es Patricio Juliano.
I soy a co- autor y co- presentador para este presentación.
Y de Por supuesto, este es JMP Discovery Summit Europe 2022.
Y Soy feliz a ser presentación hoy.
Entonces antes I conseguir en nuestro definición del proyecto o carta del proyecto,
I justo buscado a mencionar alguno general contexto para este proyecto.
Entonces este proyecto tiene a VAPORES Orientación, que es básicamente un marco STEM,
pero con el suma de a enfocar sobre IA práctica y estadísticas,
y a través de el lente de JMP.
Todo bien. Entonces el oportunidad Declaración para nosotros aquí
es que cada año, estudiantes en calificación nueve
con respeto a Stanford Educación secundaria en línea Escuela,
ellos necesidad a llevar centro cursos y necesidad a hacer a serie de proyectos.
En hecho, allá son muchos proyectos por año, hasta 150,
y muchos de a ellos requerir el recopilación de encuesta datos.
Entonces en el contexto de encuesta datos recopilación,
JMP tiene a poderoso Elección Diseño y elección modelado plataforma
así como Max Diferencia diseño capacidades, y aquellos poder ser usado
para optimizar ambas encuestas metodología y analizar encuesta datos.
Dentro este particular usar caso, eran yendo a usar JMP 16 Elección Diseño
elección modelado plataformas a estudiar consumidor investigación,
y también específicamente a asistir con el elección de a computadora portátil,
el óptimo elección de a computadora portátil para a alumno.
Eran yendo a También lleva esto un paso más allá
y mirar en alguno fiabilidad preguntas y hacer algunos cálculos
a mirar en el oportunidad costos asociado con comprar una garantía
en diferente etapas de propiedad.
Todo bien. Entonces rápido orientación a nuestro PROVENIR diagrama aquí.
Nosotros tenía diez encuestados en el contexto de nuestro ejemplo, nuestro muestra datos colocar.
En hecho, este es a Muestra de JMP datos colocar, Lo cual haré proporcionar en el usuario comunidad
y es también disponible en JMP Muestra Datos directorio.
Allá es diez encuestados en este encuesta.
Como tú poder ver aquí en el más bajo izquierda mano esquina de el deslizar,
allá son cuatro atributos eso cambiar dentro a elección colocar.
Allá son dos perfiles por elección colocar. Hay ocho elección conjuntos por encuesta,
uno encuesta total a ser repartido, y de curso, diez respuestas como nosotros indicado.
Entonces en términos de el tecnología asociado con la computadora portátil,
eran mirando en cuatro llave atributos.
Eran mirando en duro disco, conducir espacio,
procesador velocidad, batería vida, y el computadora costo.
Y nosotros poder ver a imagen de el diseño como Bueno como el diferente elección conjuntos
eso son emparejado por número con el diferente atributos en el columnas.
Y entonces, bastante Bueno, vemos un perfilador de probabilidad.
cual en realidad justo espectáculos el oportunidad espacio
en relación a el cambios en el eje al otro lado de el cuatro parámetros en el bien
resultado en a cambiar en probabilidad o probabilidad de compra.
Bueno. Entonces Vamos proporcionar un orientación
hacia ciencia y el estadística con respeto a consumidor investigación.
Entonces eran yendo a pensar acerca de coleccionando información,
y nosotros desear eso información a de alguna manera reflejar cómo clientes
utilizar su particular productos o servicios en general.
Nosotros desear a tener alguno comprensión de lo satisfecho clientes son
con su compra y qué características tienen podría deseo.
Qué perspectivas ellos poder usar a mejorar el problema declaración eso
Están trabajando en en el contexto de el compra eso ellos son haciendo.
En este proyecto, nosotros usar JMP Consumidor Menú de investigación,
y específicamente, eran yendo a enfocar en el Elección Diseño plataforma.
Bueno, entonces aquí son alguno lindo gráficos eso solo muestra,
eso destacar el consumidor investigación proceso.
Y como muchos procesos, nosotros poder ver eso es muy iterativo y cíclico.
Es enfocado en estrategia desarrollo,
decisión haciendo, mejora, y resolviendo desafíos.
Pero como Bueno ver más tarde en el análisis, allá son consideraciones de modelado específicas
eso Elección El diseño tiene en cuenta
a hacer nuestro modelado procedimiento a pequeño poco más simple y más eficaz
para estos particular tipos de problemas.
Todo bien, entonces yendo atrás a nuestro Descripción general del estudio.
Entonces el voz de el cliente en realidad habla a cómo el fabricante
decide a construir el diseño en nuestro caso.
Y entonces nosotros tener dos conjuntos de perfiles,
de nuevo, eso voluntad ser administrado a diez encuestados.
Y el meta es a entender cómo compradores de portátiles
vista el ventajas de a recopilación de estos cuatro atributos.
Todo bien. Entonces nuestro particular usar caso aquí
es yendo a ser el Dell Latitud 5400 Chromebook.
Este es a muy común portátil económico
eso quería ser consideró adecuado para alumno uso.
Bueno, entonces Aquí está un descripción general de el Elección Diseño modelado plataforma.
Nosotros poder ver eso el cuatro parámetros son especificado bajo el Atributos sección.
Disco duro tamaño, procesador velocidad, duración de la batería y precio de venta,
y el alto bajo niveles de el diseño se especifican
encima en el bien bajo Atributo niveles.
Entonces tú poder ver eso por generando este diseño,
JMP da a nosotros a avance de el diseño y el evaluar diseño plataforma
con nuestro elección conjuntos, y nuestro duro conducir corsé,
nuestro disco tamaño, nuestro velocidad, nuestro batería vida,
y nuestro correspondiente precio para cada uno de los conjuntos de opciones,
dónde el elección conjuntos representar una elección
entre uno computadora provisto de a cierto colocar de características y otro.
Entonces como I mencionado antes, eran yendo a traer en el muestra datos
y de hecho punto a el específico ubicación dónde el datos es situado.
Eran yendo a ir adelante y Pon eso en la comunidad
para nuestro usuarios a práctica con este datos.
Está bien. Aquí es la visualización de la especificación del modelo ventana para Elección Diseño.
Entonces después nosotros hemos generado el diseño, nosotros tener a adaptar el diseño.
Y entonces nosotros poder ver eso el estructura de una diseño es diez encuestados eso son emparejado.
Y entonces eran yendo a colocar el formato de datos a uno mesa, apilados.
Nuestro seleccionar datos mesa, él puebla en el Tabla de datos de resultados de computadoras portátiles.
Nuestro respuesta es relacionado a probabilidad de compra, cual es relacionado a precio.
Nosotros poner sujeto en sujeto IDENTIFICACIÓN,
elección colocar en elección colocar IDENTIFICACIÓN, respondiendo y agrupamiento.
Nosotros elenco nuestro cuatro atributos en el X role aquí.
Y entonces nosotros tener a sujeto efectos,
o nosotros poder tener sujeto efectos, cual son opcional,
cual nosotros no considerar en este particular contexto eso nosotros poder tener a ellos.
Y nosotros también tener un opción para desaparecido valor imputación, lo cual es bueno.
Uno de el cosas tú lo harás aviso Aquí, sin embargo, es que
si estás familiar con JMP, Ya verás eso el correr La opción de modelo está aquí,
pero allá son No otro opciones y en muchos otro modelado plataformas.
En JMP, nosotros tener qué llamado personalidad selección.
En este particular contexto,
eran limitado a a específico modelo bajo a específico estructura solo.
Por qué es ¿eso?
Bien, de nuestro perspectiva,
este es probable porque este modelado estrategia
es un consumidor muy específico investigación, y nosotros quería en realidad solo desear a considerar
principal efectos entre opciones porque esos efectos reflejar
El modelado de elección estructura eso eran Implementando.
Nosotros elegir de cualquiera uno colocar de características o el otro.
Bueno. Entonces principalmente,
qué a matemático modelo o que estadístico modelo
está apuntalando este tipo de ¿procedimiento?
Es en realidad a logístico regresión modelo tipo
porque nuestro ancho respuesta es a probabilidad.
Nuestro respuesta poder ser pensamiento de como si eran va a realizar una compra o no,
y por lo tanto es el probabilidad de haciendo a compra.
Y entonces qué nosotros ver en el Resumen de la salida del modelo
es eso a negativo estimar en los términos en el modelo indica
que la probabilidad de adquisitivo oportunidad
es más bajo en eso particular atributo nivel.
Y entonces nosotros poder ver de el Resumen, las estimaciones de los parámetros
y de el categoría de el resumen de efectos,
y eso compradores generalmente preferir a más grande duro conducir tamaño,
mayor velocidad, más tiempo batería vida, y el más económico computadora portátil.
Y nosotros poder ver eso velocidad y precio
son realmente el mayoría significativo predictores en probabilidad de compra.
Y nosotros habló a pequeño poco en el lado del comprador
acerca de por qué allá no es un interacción término.
Nosotros pensar eso es en realidad porque en el contexto
de este investigación problemas, es no en realidad a práctico consideración.
Pero Ciertamente no es probable debido a la falta de grados de libertad.
porque En esto particular conjunto de datos,
nosotros tenía encima 100 observaciones y eran solo adecuado cuatro términos.
Bueno. Entonces otro cosa a aviso aquí,
I pensar, eso es no inmediatamente obvio en el deslizar es Hay
alguna discusión o notas en el Estimaciones de la parte inferior del primer paso
eso decir convergieron en el gradiente.
Y eso justo en realidad habla a el hecho eso este modelo estimación procedimiento,
este probabilidad- basado modelado procedimiento es un iterativo procedimiento.
Es no necesariamente determinista,
y él implica iterando a encontrar un óptimo solución.
Bueno. Entonces Vamos llevar a mirar en el análisis de efectos marginales
y el contexto de este informe.
Entonces nosotros poder ver aquí eso el informe muestra probabilidad marginal
para cada de el cuatro atributos eso ellos son diferente niveles.
Y entonces qué Soy destacando aquí es eso el marginal probabilidades que son
el mayoría diferente de cada otros indican dónde Hay El más
diferenciación en términos de hacer el compra decisión.
Entonces claramente, precio y computadora velocidad de procesamiento
son el mayoría importante en términos de verdad conduciendo eso probabilidad decisión.
Y entonces como un ejemplo Aquí se puede ver que el 71% de los compradores
puede elegir un 80 gigabyte encima 40 gigabyte duro tamaño de la unidad,
como indicado por el marginal probabilidad de .7129,
y 68% de compradores puede elegir, para ejemplo, $1,000 encima a $1,200 o $1500 precio.
Entonces eso es indicado por el .6843 en este marginal probabilidad.
Entonces nosotros poder mirar dentro cada de estos marginal paneles de probabilidad
a mirar en qué el preferencia quería ser en el base de un factor dado,
como precio o velocidad, y también mirar al otro lado de el paneles marginales de efecto,
y específicamente mirar en el diferencias
en probabilidad marginal o utilidad marginal
a ver cual factores son más diferenciador
en términos de conduciendo el compra decisión.
Bueno.
Entonces el próximo cosa Soy yendo a hablar acerca de es el utilidad perfilador.
Entonces en suma hacia respuesta probabilidad o probabilidad de compra,
nosotros también tener algo llamado utilidad.
Y entonces utilidad es en realidad
algo como probabilidad, pero es definido diferentemente.
Y el utilidad informe del generador de perfiles espectáculos, en efecto,
a medida de el del comprador satisfacción en a particular guión.
En el contexto de utilidad, a más alto utilidad indica
más alto felicidad, si tú voluntad; y una utilidad menor, por debajo de cero,
por ejemplo, indica relativo infelicidad.
Y entonces nosotros poder ver de este perfilador que la utilidad aumenta.
O si tú voluntad maximizar cuando compradores gastar el la menor cantidad,
ellos tener el más largo batería vida, el más alto procesador velocidad,
y el más grande tamaño, cual es completamente intuitivo en este contexto.
Y qué nosotros poder hacer es nosotros poder pensar acerca de la utilidad muy mucho como nosotros poder pensar
sobre la deseabilidad en el contexto de experimentación tradicional diseño,
donde queremos maximizar este utilidad función
en orden a maximizar el comprador satisfacción.
Y entonces como I mencionado aquí,
allá es a relación entre probabilidad y utilidad.
Matemáticamente, qué es ¿él?
Bien, nosotros no conseguir En eso aquí,
pero él es articulado en JMP documentación.
Y este es algo eso Voy a estar pensando acerca de
como parte del diálogo sobre este hablar Cuando esté archivado en el usuario comunidad.
Entonces mirar adelante a eso.
Bueno. Entonces ahora, Vamos mirar en el probabilidad perfilador.
Entonces el probabilidad perfilador es yendo a ser similar a el utilidad perfilador,
como I discutido en el previo deslizar, pero es, de curso, a pequeño poco diferente.
Entonces qué es él, ¿prácticamente?
Bien, el perfilador colocar en estos particular ajustes de INCÓGNITA,
el respuesta probabilidad es 12%.
Entonces el forma nosotros poder interpretar este es nosotros Se puede decir que el 12% de los compradores
quería considerar a gastar $1,500 a conseguir a computadora portátil con a Disco de 40 gigabytes,
1.5 GHz procesador y a cuatro hora batería vida.
Bueno.
Entonces el forma nosotros como a pensar acerca de este es eso para cualquier especial condición
que tu quieras a saber qué el probabilidad está en a específico colocar de factor niveles,
el probabilidad podría ser más útil que, para ejemplo, utilidad,
cual describe a medida del del comprador en general satisfacción.
Y tú lo harás aviso claramente que el El perfilador es limitado a justo dos niveles.
Y de nuevo, este va Volviendo a la naturaleza del diseño de elecciones y la investigación del consumidor.
Y nosotros en realidad desear a h uno en en el del comprador interés
por donación a ellos a sucesivo serie de dicotómico opciones a elegir entre.
Como cómo cuando eran en el optometrista, el el optometrista hace el lente volteando
y dice "Es A mejor o B ¿mejor?" A o B y entonces tú ir en a el próximo uno,
y entonces ella pregunta para a similar selección entre A o B.
Bueno, entonces el próximo parte de el proyecto es realmente alrededor garantía consideración.
Entonces I habló acerca de este a pequeño poco en el comienzo.
Entonces Vamos ir en este en a pequeño poco más profundidad antes nosotros concluir.
Entonces suponer el óptimo elección para el consumidor
era a computadora portátil vendido en a precio de $1,000.
Suponer eso el consumidor comprado un extendido garantía protección plan.
Si ellos eran a compra uno para dos años de duración,
Serían 102 dólares y para tres años, sería ser $141.
Uno de el llave preguntas para el consumidor es, Bueno,
después ellos comprar el ¿Compran portátiles? el garantía como parte de la compra
bien después el computadora portátil o el extendido garantía,
o hacer ellos esperar, o hacer ellos justo no comprar el garantía en ¿todo?
Y I pensar es bonito obvio a todos
que si tú comprar a más alto Precio portátil, su garantía va a ser
a más alto precio más a menudo que eso.
Entonces este es también a consideración en términos de haciendo el final compra decisión.
Nosotros no necesariamente incorporar en este hipotético experimento.
Está bien. Entonces este deslizar justo va en un poco más detalle acerca de garantía.
Hay a lote de información aquí y yo lo haré Dejemos que nuestra audiencia le eche un vistazo más tarde.
Pero a lote de este llega de nuestro típico fabricantes de computadoras sitio web, como Dell.
Y como cualquier cosa, hay mucho lenguaje
eso es específico a un original limitado garantía
y diferente términos y condiciones eso son asociado con el garantía.
Alguno cosas eso I pensar I debería destacar
son este idea de in situ servicios.
El hecho eso más y más ahora, nosotros tener servicios dónde a servicio proveedor
Vendrá a tú y hacer reparar o intercambio de el producto en su ubicación.
Hay también el cliente llevar en y servicios de envío por correo, muy popular ahora.
Incluso dentro el contexto de Amazonas, por correo servicios estado alrededor para a largo tiempo.
Cliente llevar en es ahora a parte de Amazonas capacidad a proporcionar servicio
en el contexto de yendo a, Por ejemplo, a Entero Alimentos Mercado para devolver.
Y entonces, de curso, producto intercambio.
Pero estos in situ servicio modelos y modelos de servicio por correo
son muy interesante y mucho más común hoy.
El otro cosa Vale la pena destacar es eso limitado servicios de garantía
depender en cómo tú compra su original garantía política.
Entonces si garantía servicios son limitado,
aquellos servicios son estipulado en el original garantía política.
Bueno.
Así que hablemos un poco sobre el JMP fiabilidad y pronóstico.
Entonces en el contexto de este análisis particular,
eran yendo a usar La plataforma de distribución de vida en JMP
Para hacer algo de confiabilidad y pronóstico cálculos.
Y qué eran yendo a intentar a hacer es predecir futuro fracasos
de componentes o eso ser en el computadora como a sistema
a ayuda a nosotros conseguir a mejor sentido de si nosotros debería compra a garantía
y en qué tiempo en el vida de el producto.
Entonces nosotros poder pensar de este análisis en términos de qué nosotros llamar fiabilidad reparar costo.
Entonces nosotros desear a comparar con el extendido garantía protección.
Nosotros desear a comparar el listo inicial garantía
a el extendido garantía protección.
Y de curso, si el falla tasa es también alto,
entonces nosotros no desear a compra garantía protección en todo.
Y si el falla tasa es muy bajo, entonces no habría necesidad tampoco
para a nosotros a compra cualquier garantía
Porque nosotros quería tener a producto eso duró para a largo, largo tiempo.
Tú poder pensar de cada producto o cada ordenador, en este caso,
tiene es propio único fiabilidad modelo.
Y es algo a pensar acerca de en este contexto.
Entonces si tú tienes hecho a particular compra en este hipotético guión,
tú poder construir a fiabilidad modelo en el base de este particular computadora.
Bueno. Entonces este deslizar negociaciones acerca de a lindo visual representación
de a fiabilidad ciclo vital, si tú voluntad,
o falla tasa encima tiempo para a particular producto.
Entonces nosotros básicamente tener tres fases.
Nosotros tener a puesta en marcha y puesta en servicio fase,
cual es como a incendio fase para a producto.
Entonces nosotros tener a normal operación fase,
y entonces nosotros tener un fin de vida fase.
Y entonces estos fases poder ser, nosotros referido a a ellos a veces
como primera fase, la fase de ejecución o el incendio fase,
como el niño mortalidad fase en el contexto de supervivencia para vida.
Para clínico estudios, la fase normal de operación activa
se puede pensar de como el fase donde pueden ocurrir fallos aleatorios,
y el fin de vida fase es en realidad como el tener puesto- período de salida,
el período anterior el producto completamente lleva afuera en ventas.
Y entonces correspondiente a estos períodos,
nosotros poder considerar a general rango de limitado garantía encima tiempo,
y luego un transición fase en algún lugar donde esa garantía limitada
se convierte un extendido garantía protección política.
Entonces dónde nosotros ir de a corto término garantía, tal vez un año,
a a largo término garantía, dos o tres años.
Entonces como nosotros dicho, si el falla tasa es muy bajo,
Entonces quizás si el producto es esperado a último más que dos años,
entonces tal vez tú no necesidad a política de garantía
porque tú puede plan a reemplazar a producto Así cada dos años
porque es justo tecnología y el costo de oportunidad del precio
versus el beneficio de nuevo tecnología.
Entonces el importante cosa a pensar acerca de de nuevo en el contexto de haciendo
la compra inicial es mirando al puesta en marcha y puesta en servicio de a producto.
Si nosotros compra un original garantía, que es lo que hacemos comúnmente,
él generalmente cubiertas tal vez a año de servicio
y es parte de el inicial compra de el producto.
Bueno.
Entonces ahora, qué eran yendo a hacer
es eran yendo a cambiar encima a a diferente datos colocar.
Este es también muestra datos cual señalará tú a en el comunidad.
Pero eran yendo a asumir que tenemos a base de datos relacionado a el Computadora portátil Dell.
Y él liza el devolver meses, el cantidad devolver,
y el mes vendido terminó en el bien.
Y entonces qué nosotros poder hacer es nosotros poder gráfico este información.
Y el X es referido a el falla tasa.
El X es en el espacio de un activo para la tasa de fallos,
el fiabilidad modelo, y cómo muchos regiones nosotros enviado.
Eso es qué estos tres variables hablar a.
Y basado en este probabilidad, nosotros poder calcular
si ellos compra el garantía política o no contra el reparar costo.
Cómo hacer nosotros elegir a garantía política Residencia en el falla tasa o devolver ¿tasa?
Entonces nosotros poder usar el JMP fiabilidad pronóstico capacidades a hacer este.
Entonces Aquí está a imagen de el modelo eso nosotros usar a adaptar este datos.
Entonces nosotros tener a probabilidad en el Y eje, primero tiempo en meses.
Y qué JMP hace ¿lo es? se aplica múltiple modelos.
Entonces nosotros adaptar todo disponible modelos en el menos una vez eso eran no- cero,
eso eran no productor no- negativo Estimaciones.
Y qué nosotros poder ver aquí es el ranking de potencial modelos
a adaptar este fiabilidad datos.
Y entonces Weibull es el arriba elección Aquí basado en el AICc,
BIC, y negativo 2 Probabilidad categoría.
Entonces nosotros fue adelante y fue con el Weibull para nuestro análisis, después.
Bueno. Entonces Aquí está un superior izquierda mano esquina de el deslizar.
Qué nosotros ver es el actual Fallo de Weibull ajuste del modelo de probabilidad con sus parámetros,
con primario estimaciones para beta, Alfa, escala, y ubicación.
Y entonces el más bajo bien mano lado de esta diapositiva, qué nosotros hizo es
nosotros estimado el probabilidad de falla en específico meses,
de nuevo, usando JMP fiabilidad herramientas.
Y entonces cómo hacer nosotros atar este análisis en algo ¿práctico?
Bien, beta es a muy importante parámetro.
Beta es a muy importante parámetro para Weibull distribución.
Entonces a beta menos que uno podría indicar un producto
eso en realidad no sobrevivir fase uno;
eso inicial dónde a incendio fase eso nosotros presentado en el baño consejo curva.
Entonces en eso caso, nosotros desear a comprar a garantía en todo.
Una beta aproximadamente igual a una que quería ser tal vez a producto
Eso esta dentro el medio de eso curva, eso es en eso estable estado período.
En cual caso entonces, nosotros no lo haría desear a comprar a garantía
necesariamente de todos modos en eso caso cualquiera, porque nosotros tener a muy confiable producto.
Entonces nosotros no lo haría necesariamente desear a invertir dinero en a garantía
cuando nosotros quería esperar a usar él.
Solo cuando el beta es mayor que más de uno, y tú poder ver en este caso,
es de modo significativo mayor que que uno.
Hacer nosotros en realidad desear a considerar adquisitivo a ¿garantía?
En este particular ejemplo, 1.6 ser más alto que 1.5,
probablemente indica eso el producto está entrando en ese desgaste período,
eso tercera fase, la curva productiva.
Entonces si nosotros mirar en este año, dibujo en, decir, un ejemplo de 35, 36 meses,
nuestro falla probabilidad es tal vez 20%.
Entonces eso es cómo nosotros quería mirar en este, ¿bien?
Como tú ir encima y tú mirar en el tiempo, qué quería el probabilidad falla ser
en el primero dos columnas de el estimado probabilidad producción ¿allá?
En este particular ejemplo, es no completamente claro
si nosotros debería compra a garantía o no,
y nosotros probable necesidad más información.
Si nosotros tenía visto a beta eso era en el tres a cuatro rango,
entonces eso quería probablemente sugerir
que nosotros quería desear a compra una garantía extendida
porque nosotros quería anticipar eso tener puesto- afuera quería ser inevitable.
En el próximo pocos diapositivas, eran justo yendo a derivar un modelo de decisión simple
a ir con este fiabilidad análisis en el espíritu del análisis de elección,
el elección metodología de modelado eso nosotros aplicado en el comienzo.
Entonces el consumidor decisión modelo Hay que tener en cuenta una serie de factores:
supervivencia probabilidad en cada mes, probabilidad de falla en cada mes,
cual son, en efecto, el mismo cosa.
Y el mercado computadora portátil valor cada mes entre uno año y tres meses,
de curso, precio depreciación sucede, y la pérdida monetaria si no se compra
el extendido garantía protección si el reparar es necesario.
Y entonces nosotros desear a comparar eso monetario pérdida
versus el gastos de adquisitivo el garantía.
Entonces Hay como un costo beneficio análisis o a riesgo análisis eso eran haciendo.
Entonces nosotros espectáculo aquí, en este deslizar de nuevo, los meses posteriores a la compra,
y entonces nosotros espectáculo el supervivencia probabilidad en un mes en particular,
supervivencia probabilidad de el previo mes,
y entonces el condicional falla probabilidad en eso mes.
Y entonces nosotros justo usar condicional simple probabilidad a calcular eso columna
eso I debería tener indicado con el dos todo el forma encima en el bien.
Y qué eran haciendo aquí es eran usando el anterior Weibull estimar
cada mes a calcular el fallo condicional probabilidad
en el posterior meses.
Todo eran en realidad haciendo es usando La función de retraso a generar columna uno.
Entonces es justo el diferencia entre cada supervivencia probabilidad en mes,
Vamos decir, 13 y es previo mes, 12, y 14, y 13, y entonces en.
Y entonces eran justo tomando la supervivencia probabilidad de el mes anterior,
restando el supervivencia probabilidad en el actual mes,
veces el supervivencia probabilidad de el anterior mes.
Este es condicional probabilidad.
Bueno. Entonces Vamos hablar acerca de el mercado computadora portátil valor, que es realmente
el segundo cosa nosotros discutido En esto extendido garantía protección deslizar.
Entonces nosotros poder crear a simple lineal modelo
a modelo el declinación de valor encima tiempo.
Y eso es, en hecho, qué nosotros hizo.
Y el pendiente en eso modelo, nosotros usar cuatro agujas a calcular el pendiente.
Y el pendiente en el modelo indica el por ciento gota cada mes en promedio.
Tú poder ver el pendiente es acerca de 1,3%,
Así que nosotros esperar acerca de a caída del 1,3% por mes en promedio.
Y nota aquí eso nosotros solo en realidad cuidado acerca de el declinación después de 12 meses
y más allá porque el primero doce meses son típicamente cubierto bajo garantía.
Bueno. Entonces cómo hacer nosotros modelo el costo de no comprar el extendido ¿protección?
Bien, nosotros poder comparar a a dos año garantía política,
defecto en dos años como el el peor caso.
Y nosotros poder ver eso si nosotros mirar en garantía extendida protección plan
a los dos años versus tres años, $102 versus $141,
nosotros conseguir a Delta de alrededor $45.
Similarmente, el costo si no adquisitivo el dos año producción plan es $48
en dos años versus $95 en tres años,
y entonces eso diferencia es en el orden de $40 a $50 como Bueno.
Entonces qué este espectáculos a nosotros es eso Tal vez haya una brecha de $50
entre el garantía plan y el estimado costo,
y eso puede ser atribuido a el servicios y otro fijado costos.
Pero en realidad a hacer el mejor decisión sobre si comprar una garantía o no,
nosotros desear a considerar el costo de no comprando una garantía en este marco,
y el magnitud de beta juntos
a hacer el mejor decisión acerca de si a compra O no.
Bueno.
Así que esto es casi el fin de nuestro análisis.
Y I buscado a justo destacar uno otro cosa aquí.
Entonces nosotros poder usar a pronóstico capacidad aquí
a espectáculo a nosotros cómo poder nosotros determinar el devolver tasa,
qué recursos hacer nosotros necesidad,
y a lote de eso depende en el actuación de servicio.
Cómo bien servicio es.
Si nosotros tener también muchos regresa, si no pronosticamos,
nosotros puede no tener suficiente técnicos a hacer el trabajar.
Entonces este es el tipo de análisis dónde eran en vista de el productor.
Este es de el punto de vista de el servicio proveedor y el productor.
Mientras en el previo análisis, nosotros son en vista de todo
de el perspectiva de el comprador o el consumidor.
Entonces este es en realidad a productor costo modelo.
Si ellos no compra el garantía,
qué el mano de obra costo, y qué el material ¿costo?
Entonces el mano de obra costos a manejar todas las reparaciones,
y el material costo a reemplazar regiones para reparar.
Y entonces nosotros poder ver eso Hay a leve hacia arriba en pendiente tendencia
en el pronóstico de reparación a largo plazo,
y eso tendencia en realidad dice a nosotros qué el valor proposición es.
Entonces como a Fabricante, es posible que esté generando ingresos al principio,
pero entonces tú puede perder dinero a largo plazo
Si está realizando un trabajo de reparación importante.
O como I dicho antes, tú puede no tener el capacidad
para hacer el trabajo de reparación que estás obligado a hacer
por la responsabilidad problemas con el producto.
Bueno, entonces justo a concluir aquí.
I justo buscado a compartir un en general llave aprendizajes aquí de nuestro proyecto.
Nosotros usar el PROVENIR o VAPORES estructura
a en realidad romper arriba este proyecto en a número de diferente elementos
y aplicar un interdisciplinario estructura.
Y utilizamos Choice Design para ayudar a considerar
encuesta diseño metodología también como un análisis de encuesta datos.
Nosotros también aumentado nuestro diseño con a fiabilidad actuación modelo
para calificar a nuestros compra y si O no eso era a bien compra.
De curso, el proyecto en el contexto de el co- autores, incluido Masón Chen.
Chen era muy útil para motivador alto escuela estudiantes en SOHS,
y profesores a aprender nuevo métodos.
El final cosa es uno cosa eso nosotros Podría considerar en el futuro
es creciente el número de niveles a elegir de,
cual quería traer nuestro modelo en más de a tradicional modelado estructura.
A modelado estructura eso es más como un alquiler regresión modelo
u otro particular popular modelado estructura eso aspecto continuo datos.
Y entonces en cierre,
I justo buscado a destacar nuestro referencias y nuestro estadístico detalles;
eran yendo a definitivamente proporcionar aquellos a tú.
Agradecer tú muy mucho para su tiempo y yo miro adelante a cualquier preguntas.
