L'exemple suivant d'analyse pour l'outil d'amorce utilise un modèle Crystal Ball intitulé Futura Apartments.xlsx. Ce modèle de feuille de calcul prévoit les pertes et profits d'un complexe immobilier.
Pour générer les résultats d'amorce, démarrez l'outil d'amorce avec les profits ou les pertes comme prévision cible. Sélectionnez la méthode à simulation unique et les options de statistiques dans le panneau Méthode. Dans le panneau Options, sélectionnez les options suivantes :
Nombre d'échantillons d'amorce = 200
Nombre de tirages par échantillon = 500
L'option Afficher uniquement la prévision cible est sélectionnée.
Lors de l'exécution de l'analyse, l'outil d'amorçage affiche le graphique de prévision de la loi pour chaque statistique et crée un classeur regroupant les données (Figure 9.11).
La certitude de la prévision est définie sur 95 %, soit le niveau de confiance du contrôle de précision figurant dans l'onglet Tirages de la boîte de dialogue Préférences d'exécution.
L'outil d'amorce affiche les lois d'échantillonnage de nombreuses statistiques dans des graphiques de prévision. D'autres statistiques sont également calculées, même si elles n'apparaissent pas.
Pour les fractiles, l'outil d'amorce affiche les lois d'échantillonnage correspondantes dans des graphiques superposés et des graphiques de tendance. Pour afficher les graphiques de prévision de fractile individuels, sélectionnez Afficher les graphiques, puis Graphiques de prévision.
Si vous avez sélectionné l'option Probabilité supérieure à une valeur dans Préférences d'exécution (panneau Options), la signification des fractiles est inversée. Par conséquent, le premier fractile représente la part de 1 % supérieure et le 99e fractile représente la part de 1 % inférieure. Pour plus d'informations sur cette inversion, reportez-vous à la section « Définition des préférences de statistiques”. |
Les graphiques de prévision illustrent la précision de chaque statistique (Figure 9.11). Une loi étroite et symétrique génère des estimations statistiques plus précises qu'une loi large et asymétrique.
La vue Statistiques (Figure 9.12) permet d'analyser la loi d'échantillonnage des statistiques. Si l'écart-type ou le coefficient de variation est très élevé, la statistique n'est peut-être pas fiable et nécessite éventuellement davantage d'échantillons ou de tirages. Dans cet exemple, l'écart-type et le coefficient de variation sont relativement faibles. Par conséquent, la moyenne de la prévision constitue une estimation précise de la population moyenne.
Le classeur de résultats d'affichage comporte une matrice indiquant les corrélations entre les diverses statistiques. Une forte corrélation entre certaines statistiques, telles que la moyenne et l'écart-type, indique généralement une loi très asymétrique.
L'outil d'amorce permet d'analyser la loi des fractiles, mais vous devez exécuter au moins 1 000 échantillons d'amorce et 1 000 tirages par échantillon afin d'obtenir une loi d'échantillonnage satisfaisante pour ces statistiques (selon Efron et Tibshirani ; reportez-vous à la bibliographie de Crystal Ball dans le manuel Oracle Crystal Ball Reference and Examples Guide, disponible en anglais uniquement).