Loi de Poisson

Re : Loi de Poisson

Une permanence qu ils disent...
24 h qu ils ne donnent plus signe de vie! 🙁 😉

Doudou, merci pr les explications! Ca me rassure que j avais compris! 😛
Par contre, ça m embête un peu que je puisse pas l appliquer cette loi de Poisson directement mais ça va être impossible à réaliser avec autant de données...
Heureusement que Jmps m a trouvé une soluce pas mal nickel!!! 😀

Re : Loi de Poisson

C est trop de la balle!!! 😀
Allez, comment pourrait on licencier le Poisson du mois?! 😉

Non sérieux, moi j aime bien cette soluce masi dans ma thèse, ça faisait plus pro mais mettre une variation aléatoire de max 15 % ça en jette tout autant je crois! D autant plus que le mystère de Poisson à l air difficile à percer! C est du plus solide que le Titanic! La cocque ne perce pas ici... 😎
Bon, vais essayer d étendre ça à mes 520 lignes et si j y arrives pas, je rameute les troupes!😛

Déjà et encore moultes mercis!!!!!!!!

Re : Loi de Poisson

ARGHHHHHHHH!!!!!!! 😛
Bon, ça arche mais faut que j le laisse tourner deux bonnes minutes!!!!
Par contre, pourais je avoir qq expliquations sur la macro stp car j ai du mal à comprendre certaines étapes... 😕

Merchich 😀

Re : Loi de Poisson

Voilà, désolé pr le retard mais je me suis permis de m absenter hier.... 😉

Bon, ok, j l avoue... c est sur Office 2004! (tirez vos conclusions...😛 )
Et puis, j ai exagéré un peu, j dois être à 25-30 sec pr le calcul mais bon, ça me semble une éternité! 😀

Pr les questions précises, ce sera pr cette aprem... D avance merci!

Re : Loi de Poisson

Bonjour,

Je prends cette forte intéressante discussion à la fin ... mais ayant fait quelques stats dans ma folle jeunesse, je me permet d'étaler ma maigre science sur le sujet.

La loi de Poisson permet de calculer la probabilité qu'un évènement se déclenche n fois dans un intervalle de temps donné. Cette proba dépend d'un paramètre lambda qui vaut -ln p (où ln=log népérien et p=proba que l'évènement ne se produise pas dans l'intervalle de temps).

Ex : proba qu’un xldien ne comprenne jamais à la première lecture une macro de Monique = 0,95 (p=0,95, 95% de chances de ne rien comprendre ... et je suis généreuse !)
Du coup, le lambda vaut environ 0,051.

La loi dit que la proba qu’un xldien comprenne à la première lecture est de p* lambda = 0,049 (4,9%).
Que deux comprennent : P(1 compris)*lambda/2 = 0,049*0,051/2=0,0012 (0,13%)
Trois (P2 compris) * lambda/3 = 0,012*0,051/3=0,00002 (0,002%)
Et ainsi de suite …

On voit que la proba que X comprennent quand X devient grand est très faible (ce qui est proche de la réalité, non ?). D’où le nom de la loi de Poisson : loi des évènements rares !

On voit également que les probas que n évènement apparaissent peut se déduire de la proba que n-1 évènements apparaissent. Et que cette première (n évènements) est toujours < à cette dernière (n-1) évènements. La loi de Poisson est donc utilisée par nos informaticiens préférés pour générés des suites de nombre aléatoire qui partent d’une graine (seed ou lambda) et qui calculent des suites de nombre aléatoires se trouvant entre les probas (n-1) et (n) en faisant varier à chaque itération la valeur de la fonction lambda …

Et ainsi de suite …

Voilà ce qui était utilisé par Fred pour introduire de la variabilité dans ces données …

Et comme disait l’ami Albert E : « Jamais un coup de dés n’abolira le hasard ! »

Re : Loi de Poisson

Merci Papaye! Comme ça en effet ça parait simple!😛

Jmps, j ai regardé un peu plus attentivement ta macro et j ai beau me rendre compte qu elle fonctionne mais je sais pas comment t as fait! 😕 😀
Que veulent dire Dim, As Integer et As Byte?
Le j = 5 to 7, sur quoi porte t il?
Comment fait il pr voir dans quelles cellules il doit prendre les infos et dans lesquelles il doit les mettre?
Que veut dire le "For i = j + 3 ..."?

Bon, on l aura compris, j ai compris le fonctionnement général mais pr le détail je suis complètent largué! 😕
Je suis donc encore plus admiratif et redevable qu avant!!!!

Re : Loi de Poisson

Salut salut!!!

Pfff, pas facile pr un newbie de comprendre une macro si bien ficelé... 😉
D ailleurs, comme tu l avais si bien prédit, j ai un peu laché sur la fin! 😕

D ailleurs, j ai du rajouter une colonne dans le début de mon tableau et tout, à partir de Moyenne Normal (compris) est décalé de 1. Que dois je changer dans ta macro pr que cela continue à fonctionner correctement?
J ai aussi rajouté une dernière ligne "Total" qui ne dois pas comporter des valeurs aléatoires donc il faudrait selon moi que la boucle aille jusqu à DerLigne-1... et là encore, je me confie à toi pr les changements nécessaires! 😀

Si j ai été un peu brouillon dans mes explications et demandes, n hésite pas à me demander plus de précisions! 😉

Mille merci!!!

Re : Loi de Poisson

Merci merci merci!
La loi du Poulpe restera gravé à jamais dans ma mémoire!!!😛
J ai fait les modifs et ça tourne nickel...

Enfin, il mets du temps avant d avoir fini de tourner mais c est un hick que je prends volontier... (foutu excel qui n optimise pas ses macros pr osX!😀 )

Encore merchich à vous!!!! Et surtout à toi JMPS!!!!!!!

Re : Loi de Poisson

Salut Jmps,

Le problème du temps ne me dérange pas trop car je dois normalement pas faire tourner la macro souvent mais j apprécie tes essais pr quand même limiter les pertes de temps...

Par contre, avec la nouvelle solution, est ce que les nombres seront quand même tous différents? Car le principe c est quand même d avoir des chiffres différents chaque année car ils sont reliés à des coûts liés à l'inflation. En faisant varier le modèle, je le rends plus aléatoire mais aussi plus proche de la réalité... Si on fait tourner plusieurs fois le modèle, cela permet de voir les variations qui pourraient être envisagés...
Je sais pas si je suis compréhensible mais si tu veux je t envois mon fichier...😀

Merci en tout cas!😉

Re : Loi de Poisson

Merci Jmps,

C est du tout tout bon boulot tout ça!!! 😉

Re : Loi de Poisson

Salut, j´ai un excercice a vous soumettre,:
Exécuter en EXCEL à travers une "discrétisation" de la distribution exponentielle. Cela signifie que vous sur l'extrémité droite de la distribution couper une région dont la superficie <ε est. On obtient un domaine fini, qui est une divisé en n intervalles de même largeur et l'aire sous la loi exponentielle, pour chacun de ces intervalles, prend la valeur d'une nouvelle distribution discrète P. Enfin est d'assurer, par un facteur de correction pour que le P 1 somme se pose à nouveau. Demandez à la distribution discrète comme un graphique à barres représente)

je pense que la discretisation de la distribution exponentiel est la distribution de poisson.
je vous remercie pour votre aide