Ajustement d'une loi à une prévision

Remarque :

Cette rubrique traite de l'ajustement des lois à des prévisions. Si vous voulez sélectionner le meilleur type de loi pour une hypothèse à l'aide de l'ajustement de la loi, reportez-vous à la section « Ajustement des lois à des données historiques”.

Lorsque vous analysez un graphique de prévision, vous pouvez examiner certaines caractéristiques du graphique en déterminant le type de loi des effectifs le mieux adapté :

Pour ajuster une loi de probabilité à un graphique de prévision à l'aide de la commande Prévision du menu Préférences, procédez comme suit :

  1. Créez un modèle et exécutez une simulation.

  2. Sélectionnez un graphique de prévision.

  3. Dans la barre de menus du graphique de prévision, sélectionnez Préférences, puis Prévision.

  4. Dans l'onglet Fenêtre de prévision de la boîte de dialogue Préférences de prévision, sélectionnez Ajuster une loi de probabilité à la prévision, puis cliquez sur Options d'ajustement.

    Le panneau Options d'ajustement s'ouvre.

  5. Indiquez les lois à ajuster :

    • Sélection automatique permet d'effectuer une analyse de base des données afin de sélectionner une option d'ajustement de la loi et une méthode de classement. Si les données incluent uniquement des nombres entiers, l'ajustement à toutes les lois discrètes (à l'exception des lois oui-non) est effectué à l'aide de la statistique de classement Khi-carré.

    • Toutes les lois continues permet d'ajuster les données à toutes les lois continues intégrées (celles-ci apparaissent en tant que formes pleines dans la galerie des lois).

    • Toutes les lois discrètes permet d'ajuster les données à toutes les lois discrètes, à l'exception des lois oui-non.

    • Choisir permet d'afficher une autre boîte de dialogue dans laquelle vous pouvez sélectionner un sous-ensemble de lois à inclure dans l'ajustement.

  6. Indiquez la méthode de classement des lois. Pour vous aider, il existe trois tests standard de qualité de l'ajustement :

    • Anderson-Darling : cette méthode ressemble beaucoup à celle de Kolmogorov-Smirnov, sauf qu'elle pondère davantage les différences entre les deux lois aux extrémités que dans les plages intermédiaires. Cette pondération permet de corriger la méthode de Kolmogorov-Smirnov, qui a tendance à exagérer les différences au centre.

    • Kolmogorov-Smirnov : ce test renvoie essentiellement comme résultat la distance verticale entre deux lois cumulées.

    • Khi-carré : ce test est le plus ancien et le plus courant pour les tests de qualité de l'ajustement. Il évalue globalement l'exactitude de l'ajustement. Ce test décompose la loi en plusieurs zones de probabilité égale et compare les points de données de chaque zone au nombre de points de données attendu.

    Le premier paramètre, Sélection automatique, permet à Crystal Ball de sélectionner la statistique de classement. Si toutes les valeurs de données sont des nombres entiers, l'option Khi-carré est sélectionnée.

  7. Facultatif : si vous connaissez l'emplacement, la forme ou d'autres valeurs de paramètre permettant d'ajuster plus précisément les données à une loi spécifique, sélectionnez Paramètres de verrouillage, puis entrez les valeurs appropriées dans la boîte de dialogue Paramètres de verrouillage (« Verrouillage des paramètres pendant l'ajustement des lois”).

  8. Facultatif : par défaut, les valeurs de toutes les statistiques de classement sont calculées, mais seules les valeurs des statistiques de classement sélectionnées apparaissent dans la vue Qualité de l'ajustement. Pour afficher les valeurs des trois statistiques, sélectionnez Afficher toutes les statistiques de qualité de l'ajustement dans la partie inférieure du panneau Options des lois.

  9. Cliquez sur OK pour effectuer l'ajustement.

Lors d'une simulation Crystal Ball désactive l'ajustement de la loi dans les graphiques superposés et de prévision au bout de 1 000 tirages et jusqu'à l'arrêt de la simulation de manière à améliorer les performances. Un dernier ajustement est effectué à la fin de la simulation.