Générer des effectifs aléatoires de Poisson

Les commandes de l’application, les identifiants des feuilles de données et les valeurs des données d’exemple conservent leur forme d’origine. Les captures d’écran, graphiques et fichiers à télécharger sont en anglais. Les exemples conservent les conventions numériques anglaises : point décimal et virgule de séparation des milliers.

Exemple : défauts de surface par panneau

Simulez des défauts de surface distincts sur 200 panneaux indépendants, chacun d’une aire de 1 m². Un panneau peut présenter plusieurs défauts.

Télécharger les paramètres du générateur (CSV de référence)

C’est le même exemple que dans Help. Le CSV donne les paramètres du générateur à titre de référence. Saisissez-les manuellement dans Inputs ; importer le CSV ne configure pas le générateur et ne fournit pas d’observations mesurées.

1. Créer le générateur

Dans la barre latérale, choisissez Data utilities, puis Create Random Data. Nommez l’analyse, sélectionnez New blank worksheet et choisissez Create analysis. Cette feuille reçoit les colonnes générées.

2. Définir la variable à générer

Dans Inputs, sous Generated variables, saisissez surface_defects_per_panel dans Column name et 200 dans Number of observations. Choisissez Poisson dans Distribution.

Saisissez 2.5 dans Mean (λ). Il s’agit du nombre moyen de défauts distincts du modèle par panneau de 1 m².

3. Définir la graine et la destination

Ouvrez Reproducibility et saisissez 42 dans Random seed.

Vérifiez Worksheet output : la destination doit être la feuille de votre analyse, avec une nouvelle colonne. Générez une seule fois pour reproduire cet exemple. Chaque exécution réussie ajoute de nouvelles colonnes.

Create Random Data: Données d’entrée avec les affectations et réglages de l’exemple — Écran Inputs en anglais avec la définition de Poisson et la graine 42. La feuille reçoit une nouvelle colonne. Voir l’image en taille réelle (s’ouvre dans un nouvel onglet)

4. Générer les données

Choisissez Generate data, puis ouvrez Results. Ouvrez Worksheet pour voir les nouvelles colonnes.

5. Interpréter les résultats

Vérifier la sortie générée
Il y a une nouvelle colonne, surface_defects_per_panel, contenant 200 valeurs. Ce sont des observations simulées pour l’entraînement, et non des données de production mesurées.
Lire le modèle
Le modèle prévoit en moyenne 2.5 défauts distincts par panneau de même aire. Cela ne signifie pas que 2.5% des panneaux sont défectueux. Le nombre moyen de l’échantillon généré n’est pas nécessairement exactement de 2.5.
Lire une ligne générée
Le premier panneau généré présente 4 défauts ; le cinquième en présente 0. Chaque ligne représente un nombre entier non négatif de défauts sur un panneau. Plusieurs défauts peuvent appartenir au même panneau.
Utiliser l’échantillon à bon escient
Utilisez les colonnes générées pour vous exercer à une analyse ou explorer le modèle fourni. La graine 42 reproduit cet échantillon avec les mêmes définitions ordonnées et la même version de calcul. Une graine vide demande un nouvel échantillon. Exécuter à nouveau Generate data ajoute des colonnes ; cela ne remplace pas la sortie précédente.

Plus de détails : lire chaque section des résultats

Les tableaux complets de résultats utilisent six chiffres significatifs, comme dans Help.

Résumé de la génération

Le résumé indique surface_defects_per_panel, ses 200 valeurs valides, la distribution et la graine 42.

Résultat calculé de l’exemple. L’exécution d’une copie d’entraînement ajoute de nouvelles colonnes à sa feuille de données indépendante.

Résumé de la génération · 1 ligne
Définition	Colonne de sortie	Loi	Valeurs valides	Graine
surface_defects_per_panel	surface_defects_per_panel	poisson	200	42

Paramètres du générateur enregistrés

Le modèle prévoit en moyenne 2.5 défauts distincts par panneau de même aire. Cela ne signifie pas que 2.5% des panneaux sont défectueux. Le nombre moyen de l’échantillon généré n’est pas nécessairement exactement de 2.5.

Paramètres du générateur enregistrés · 1 ligne
Définition	Paramètre	Valeur
surface_defects_per_panel	mean	2.5

Valeurs générées

Les 200 lignes générées sont conservées dans l’ordre de génération. Le premier panneau généré présente 4 défauts ; le cinquième en présente 0. Chaque ligne représente un nombre entier non négatif de défauts sur un panneau. Plusieurs défauts peuvent appartenir au même panneau.

Valeurs enregistrées dans l’ordre d’origine des lignes. Les exports conservent toute la précision.

Valeurs générées · 200 lignes
Ligne	surface_defects_per_panel
1	4
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6. Créer un rapport

Conservez Generation summary, Captured generator parameters et Generated values. Notez la graine, le modèle et ses unités. Présentez la sortie comme des données simulées d’entraînement.

Sélectionnez Add to report dans l’exécution terminée. Ouvrez Choose individual items and advanced options pour sélectionner les tableaux et graphiques, puis choisissez Add to draft. Les éléments masqués restent dans l’analyse enregistrée.

Nommez le rapport et ajoutez l’objectif de l’étude ainsi que votre interprétation. Sélectionnez Save, vérifiez Preview, puis utilisez Export → Download HTML. L’exemple ci-dessous contient l’intégralité du contenu sélectionné, y compris les résultats au-delà d’un seul écran.

Ce rapport a été généré dans l’application et il est en anglais. Sortie complète de l’application pour cet exemple de Help, avec les tableaux, graphiques et notes d’exécution applicables. Les valeurs des rapports reprennent la précision affichée par l’application. Les graphiques exportés sont statiques. Sur les écrans étroits, faites défiler horizontalement les graphiques et tableaux larges.

Ouvrir le rapport complet Télécharger le rapport HTML

Voir l’exemple de rapport

Ligne	surface_defects_per_panel
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