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Licence 3 GIS 2004/2005. FIABILITIS. Le logiciel d’estimation statistique en fiabilité. FERNANDEZ Violaine FERRAFIAT Nicolas PONCET Antoine Tuteur : M. GOUNO. Licence 3 GIS 2004/2005. Introduction. Le projet 2005 : Produire un outil fiable et efficace Mise en ligne en 2005
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Licence 3 GIS 2004/2005 FIABILITIS Le logiciel d’estimation statistique en fiabilité FERNANDEZ Violaine FERRAFIAT Nicolas PONCET Antoine Tuteur : M. GOUNO Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Introduction • Le projet 2005 : • Produire un outil fiable et efficace • Mise en ligne en 2005 • Collaboration entre un groupe d’étudiants en informatique et un groupe d’étudiants en statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Fiabilitis I- La fiabilité a) Introduction à la fiabilité b) Présentation de Fiabilitis II- Les objectifs en 2005 a) Validation des résultats b) Ajout de la loi log-normale c) Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Introduction à la fiabilité • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Généralités • Variable aléatoire continue X de type « durée », donc positive • Général : X = temps qui s’écoule avant qu’un événement se réalise • En fiabilité : X = « durée de bon fonctionnement » • Modèle de durée : La loi de X • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Durée de vie • Densité de proba de X : • D’où : • Et : • MTTF = durée de vie moyenne ou durée moyenne de bon fonctionnement • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Fiabilité et taux de défaillance • Fonction fiabilité : • Taux de défaillance : • NB : • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Précision sur le taux de défaillance • Probabilité instantanée de défaillance avec le temps : • A : mortalité infantile (jeunesse, rodage) • B : durée de vie utile (maturité) • C : vieillissement ou usure Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Modèles de durée • Exponentielle : modélise les périodes de maturité • Weibull et log-normale : spécifie la jeunesse et le vieillissement en plus de la maturité • Autres : loi gamma, mélange de loi exponentielles… • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Nature des données : censure • Censure à droite, à gauche ou à droite et à gauche : C : fin de l’observation L : début de l’observation temps T(début) : début des tests T(fin) : fin des tests • Censure à droite : • Type 1 : arrêt des observations en t = C • Type 2 : arrêt des observation quand k défaillances sont observés Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Nature des données : intervalle d’observation • Données groupées : si les valeurs de la variable d’intérêt appartiennent à un intervalle d’observation : • On prend comme valeur : • Nb : on revient à des données continues et toutes les observations du même intervalle ont la même valeur • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Adéquation du modèle de durée • Ajustement graphique : • Pertinence du choix du modèle • Estimation des paramètres peu précise • Analyses paramétriques : • Approche fréquentielle : estimation par maximum de vraisemblance (MLE) • Approche Bayésienne : tient compte du passé • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Présentation de Fiabilitis • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Généralités • Fiabilitis : • Outil de calculs statistiques relatif à la fiabilité • À qui s’adresse le logiciel ? • Alcatel, Thomson, Thalès, Schlumberg… • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Les types de données (1) • Lacensure • Sans censure • Censure type 1 • Censure type 2 • La nature des données • Les données complètes • Les données groupées • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Les types de données (2) Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Saisie des données • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Les modèles de durée proposées • Version 2004: • Loi Exponentielle • Loi de Weibull • Version 2005: • Loi Log-normale • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Point de vue statistique • Pour chaque modèle de durée (loi), Fiabilitis propose : • Une estimation graphique • Une estimation MLE • Une estimation bayésienne • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Estimation graphique • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Estimation MLE et Bayésienne • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Estimations MLE et Bayésiennes sont plus précises que l’estimation graphique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Fiabilitis I- La fiabilité a) Introduction à la fiabilité b) Présentation de Fiabilitis II- Les objectifs en 2005 a) Validation des résultats b) Ajout de la loi log-normale c) Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Validation des résultats • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Général • But : • Mise en ligne du logiciel • Comprendre les calculs de Fiabilitis • Validation : • à l’aide d’Excel, Scilab et R • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Principe des vérifications • Estimation des paramètres des lois supposées sur un échantillon de durées de vie • Types d’estimations à vérifier : • Estimation graphique • Estimation du maximum de vraisemblance • Estimation bayésienne • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Estimation graphique (1) • Exemple d’estimation du paramètre lambda de la loi exponentielle : • Tracé des points [xi ; log (1-1/F(xi))] • Tracé de la droite des moindres carrés • Même principe pour la loi de Weibull, et ce pour chaque type de données et chaque censure • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique • f Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Estimation graphique (2) • On cherche la droite d’équation de type Y=a.X : • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique • f Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Estimation MLE (1) • Principe de vraisemblance : • Toute l’information sur le(s) paramètre(s) tirée de x (vecteur échantillon) est contenue dans la vraisemblance. • Fonction de vraisemblance : • Maximiser la quantité : • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Estimation MLE (2) • Résolution des équations : • On obtient l’estimateur maximum de vraisemblance (emv) • L’emv converge presque sûrement vers le(s) paramètre(s) • Création d’un algorithme itératif afin d’obtenir les paramètres • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Estimation bayésienne • Connaissance à priori : • On considère que le(s) paramètre(s) suit(vent) une loi à priori • On rectifie cet à priori à l’aide des observations effectuées • Distribution à posteriori (formule de Bayes) : • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Implémentation de la loi Log-normale • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Généralités • Elle s’ajoute aux deux modèles déjà développés et comprend : • Estimation graphique • Estimation MLE • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Lien avec la loi normale On considère les logarithmes des xi et on obtient une nouvelle variable Y tel que : Y~N(μ,σ²) Si X~LN(μ,σ²), alors log(X)~N(μ,σ²) Avec X=(x1,x2,…..xn) • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Estimation graphique • On a alors P(Y≤y) = P( U ≤ (x-μ) / σ ) où U~N(0,1) • On cherche alors les quantiles théoriques ui de Fn(x). Si l’hypothèse d’une loi normale est exacte alors les points (yi, ui) vérifient : yi = σ*ui + μ • μ et σ sont estimés par la méthode des moindres carrées • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Estimation MLE • Nécessite un algorithme itératif : • L’algorithme initialise les paramètres de la loi par la moyenne et l’écart-type observés • L’algorithme calcule les coefficients de la matrice d’information de Fisher Rectifie la valeur des paramètres à chaque itération • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Aide statistique • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Logiciel utilisé par des techniciens professionnels Concurrence avec les logiciels payant Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Contenu de l’aide • Rédaction en anglais : • Rester cohérent (logiciel en anglais) • À la portée d’un maximum de personne • Notions générales en fiabilité • Présentation rapide des modèles de durée utilisés par Fiabilitis • Intégralité des formules utilisées pour chaque méthode de calcul • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Présentation de l’aide • Fichier de type « .pdf » • Téléchargeable sur le site de Fiabilitis • Format universel • Facilement imprimable • Utilisation de Latex • Bonne stabilité (formules) • Mise en page typique • Liens et signets dans le « .pdf » • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 Structure de l’aide • Beaucoup de répétions de formules (ex…) • Types de censure • Nature des données (continues/groupées) Création d’une partie généralité • Type de censure dépend de TTT • Explication données groupées (milieu de l’intervalle) • I- La fiabilité • Introduction à la fiabilité • Présentation de Fiabilitis • II- Les objectifs en 2005 • Validation des résultats • Ajout de la loi log-normale • Création d’une aide statistique Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 FERNANDEZ Violaine FERRAFIAT Nicolas PONCET Antoine Les difficultés rencontrées • Temps d’adaptation : long et difficile • Objectif non abouti : une vérification non effectuée Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 FERNANDEZ Violaine FERRAFIAT Nicolas PONCET Antoine Bilan • Connaissances en statistique • Domaine : la fiabilité • Méthode : bayésienne • Utilisation du logiciel Latex • Travail en groupe • Participation à l’élaboration d’un logiciel Fiabilitis_2005
Licence 3 GIS 2004/2005 MERCI DE VOTRE ATTENTION !! Fiabilitis_2005