Salut tout le monde
Je suis nouveau membre de la communauté. On me confie la tâche d'effectuer une analyse de récurrence sur nos données. Je n'ai jamais utilisé JMP ni effectué d'analyse de récurrence. Je vais donc certainement poser des questions stupides.
Les données dont nous disposons concernent les réparations de robots. Nous souhaitons observer le schéma des événements de réparation pour les robots. On m'a conseillé d'utiliser l'analyse de récurrence (je ne sais pas pourquoi).
Nous avons donc environ 15 000 robots. J'ai utilisé les colonnes « bot_id », « accumulated_transactions », « site », « cost », « bot_type » et « component ». « Site » inclut les différents emplacements où les robots travaillent. « cost » correspond aux valeurs 0 et 1 (1 signifie une réparation et 0 le dernier événement observé par les robots). « component » représente les différentes pièces en cours de réparation. Nous souhaitons observer l'effet des sites, du type de robot et des pièces sur le mcf et le modèle de réparation. J'utilise principalement le modèle NHPP log-linéaire.
Si je souhaite étudier l'effet d'un site sur le MCF, dois-je le définir comme rôle « regroupement » ou « cause » ? Si je souhaite déterminer quels sites se détériorent plus rapidement que d'autres, quels sites nécessitent plus de réparations que les autres.
D'après ce que j'ai compris, le regroupement est lié à des facteurs de catégorie exclusifs, par exemple un bot ne pouvant pas être à deux endroits simultanément. Je devrais donc utiliser le regroupement. Mais ChatGPT a suggéré « Cause ». Je ne sais pas lequel est le bon.
J'ai également une question sur le choix des colonnes pour l'effet d'échelle et de forme. Par exemple, si je choisis le site comme cause, comme suggéré par GPT, que choisir pour l'effet d'échelle et de forme ? J'ai pensé que le site pourrait également affecter ces deux éléments. JMP me permet également de choisir le site. Ma question est : puis-je choisir simultanément le site comme « cause », « échelle » et « forme ». Cela génère un résultat inexplicable (des centaines de lignes MCF et des tables d'estimation des paramètres de chaque site affectant tous les sites, y compris lui-même). Je suppose donc que je ne peux pas faire cela.
J'ai ensuite défini le composant (parties) comme « Cause », le site comme facteur d'échelle et de forme. JMP génère un modèle pour chaque composant. Après ajustement en NHPP log-linéaire, un tableau d'estimation des paramètres est généré pour chaque cause. Le problème est que la courbe MCF est composée de 12 composants x 20 sites, ce qui génère des centaines de lignes. J'ai l'impression de faire une erreur une fois de plus.
J'ai l'impression que si j'utilise les rôles « Cause », je ne devrais rien mettre comme effecteurs « échelle » ou « forme », sinon cela rendra la courbe MCF trop encombrée.
Finalement, j'ai décidé de mettre le site comme « Groupement » pour comparer différents sites, le site comme effecteurs « échelle » et « forme ».
Dans une autre analyse, j'ai défini les composants (parties) comme « Cause » pour comparer les parties (les champs « échelle » et « forme » sont vides), et j'ai utilisé un filtre de données local pour filtrer chaque site afin de générer un MCF pour un site unique avec une cause de composant (partie) différente. La conception est-elle pertinente maintenant ?
Désolé, c'est long.
