Cette annexe explique la probabilité et décrit les lois de probabilité afin de vous aider à sélectionner celle qui convient le mieux à votre simulation Strategic Modeling.
Pour chaque entrée incertaine d'une simulation, vous définissez les valeurs possibles avec une loi de probabilité. Le type de loi sélectionné dépend des conditions entourant l'entrée. Une simulation calcule les nombreux scénarios d'un modèle en prélevant de façon répétée des valeurs pour les entrées incertaines dans la loi de probabilité et en utilisant ces valeurs.
Pour sélectionner la loi de probabilité adéquate, procédez comme suit :
Normale
La loi normale décrit de nombreux phénomènes, tels que les retours sur capitaux propres ou actifs, les taux d'inflation ou les fluctuations de devise.
Les décideurs peuvent l'utiliser pour décrire des entrées incertaines, telles que le taux d'inflation ou les retours périodiques sur actifs.
Paramètres
Remarque :
Sur les valeurs d'une loi normale, environ 68 % sont situées dans un écart-type de part et d'autre de la moyenne. L'écart-type est la racine carrée de la distance moyenne au carré des valeurs par rapport à la moyenne.Conditions
Utilisez la loi normale dans les conditions suivantes :
Triangulaire
La loi triangulaire décrit les situations dans lesquelles les valeurs minimale, maximale et la plus probable sont connues. Dans la simulation, les valeurs minimale et maximale ne se produiront en réalité jamais car leur probabilité est de zéro.
Cette loi est utile pour les données limitées (par exemple, les estimations de ventes, les relevés d'inventaire et les coûts marketing). Par exemple, vous pouvez décrire le nombre de voitures vendues par semaine lorsque les ventes passées indiquent le minimum, le maximum et le nombre habituel de voitures vendues.
Paramètres
Conditions
Utilisez la loi triangulaire dans les conditions suivantes :
Uniforme
La loi uniforme décrit les situations dans lesquelles les valeurs minimale et maximale sont connues et où toutes les valeurs ont les mêmes chances de se produire.
Paramètres
Conditions
Utilisez la loi uniforme dans les conditions suivantes :
Log-normale
La loi log-normale décrit de nombreuses situations dans lesquelles des valeurs présentent une asymétrie positive (où la plupart des valeurs se produisent à proximité de la valeur minimale) comme les prix des titres et des actifs. Ces quantités présentent cette tendance car les valeurs ne peuvent pas être inférieures à zéro mais peuvent augmenter sans limite.
Paramètres
Remarque :
Si vous disposez de données historiques à partir desquelles définir une loi log-normale, il est important de calculer la moyenne et l'écart-type des logarithmes des données, et d'entrer ces paramètres de logarithmes. Vous n'obtenez pas la loi log-normale correcte en calculant la moyenne et l'écart-type directement sur les données brutes.Conditions
Utilisez la loi log-normale dans les conditions suivantes :
Bêta PERT
La loi bêta PERT décrit des situations couramment utilisées dans l'analyse des risques de projet pour attribuer des probabilités aux durées et aux coûts des tâches. Elle est parfois utilisée comme alternative plus lisse à la loi triangulaire.
Elle décrit une situation dont vous connaissez les valeurs minimale, maximale et les plus probables. Elle est utile pour des données limitées. Par exemple, vous pouvez décrire le nombre de voitures vendues par semaine lorsque les ventes passées indiquent le minimum, le maximum et le nombre habituel de voitures vendues.
Paramètres
Conditions
Utilisez la loi bêta PERT dans les conditions suivantes :
Oui-non
La loi oui-non décrit des situations qui ne peuvent comporter qu'une seule valeur sur deux : par exemple, oui/non, réussite/échec ou vrai/faux.
Paramètres : probabilité de Oui
Conditions
Utilisez la loi oui-non dans les conditions suivantes :