Brad Foulkes , ingeniero principal de Lifing Analytics, GE Power Services
Los modelos que predicen la probabilidad de un evento pueden ser difíciles de interpretar. Si el modelo no detectó un evento, ¿significa que era un modelo deficiente? ¿O los resultados simplemente estaban dentro de los límites de confianza del modelo? Usar un solo valor puede llevar a conclusiones erróneas. Para obtener un mejor resultado, desarrollamos un proceso para simular la probabilidad de que un evento ocurra en un momento determinado y utilizar esos resultados para comprender cómo evaluamos el modelo. Este proceso está diseñado para ejecutarse con JMP y JSL con el fin de desarrollar una interfaz de usuario para introducir datos y un modelo, ejecutar la simulación y mostrar visualmente los resultados para una comprobación rápida de la validez del modelo. Para grandes conjuntos de datos, esta puede ser una tarea particularmente tediosa y computacionalmente onerosa. JMP permite almacenar una matriz de datos en una celda, lo cual se utiliza para mejorar la velocidad de ejecución de la simulación. Esta presentación explicará el proceso general de validación del modelo, junto con la programación en JSL para la creación de la herramienta y la interpretación de los resultados.
