Bonjour,
Je souhaite faire des calculs de probabilités d'occurrence d'événements racines avec IPP Toolbox de MATLAB mais je débute avec celle-ci. Si vous pouviez venir à mon aide. J'ai déjà fait cela, il s'agit d'un Monte-Carlo sans IPP, il faut faire la même chose mais avec l'IPP :
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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% expert 1 
p_d1=0.001+(0.004-0.001)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d1 
p_d2=0.001+(0.004-0.001)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d2 
p_d3=0.0009+(0.002-0.0009)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d3 
p_d4=0.0009+(0.002-0.0009)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d4 
p_d5=0.009+(0.03-0.009)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d5 
p_d6=0.004+(0.007-0.004)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d6 
p_d7=0.004+(0.007-0.004)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d7 
p_d8=0.009+(0.03-0.009)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d8 
p_g1=p_d1.*p_d2; %probabilité echec gate 1 
p_g5=p_d3.*p_d4; %probabilité echec gate 5 
p_g3=1-(1-p_g5).*(1-p_d5); %probabilité echec gate 3 
p_g6=p_d6.*p_d7; %probabilité echec gate 6 
p_g4=1-(1-p_g6).*(1-p_d8); %probabilité echec gate 4 
p_g2=p_g3.*p_g4; %probabilité echec gate 2 
p_TE=p_g1.*p_g2; %probabilité echec TOP EVENT 
figure(1); 
hist(p_TE); 
a=mean(p_TE) 
% expert 2 
p1_d1=0.001+(0.003-0.001)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p1_d1 
p2_d2=0.001+(0.003-0.001)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p2_d2 
p3_d3=0.003+(0.006-0.003)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p3_d3 
p4_d4=0.003+(0.006-0.003)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p4_d4 
p5_d5=0.008+(0.02-0.008)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p5_d5 
p6_d6=0.002+(0.006-0.002)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p6_d6 
p7_d7=0.002+(0.006-0.002)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p7_d7 
p8_d8=0.008+(0.02-0.008)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p8_d8 
p1_g1=p1_d1.*p2_d2; %probabilité echec gate 1 
p5_g5=p3_d3.*p4_d4; %probabilité echec gate 5 
p3_g3=1-(1-p5_g5).*(1-p5_d5); %probabilité echec gate 3 
p6_g6=p6_d6.*p7_d7; %probabilité echec gate 6 
p4_g4=1-(1-p6_g6).*(1-p8_d8); %probabilité echec gate 4 
p2_g2=p3_g3.*p4_g4; %probabilité echec gate 2 
p7_TE=p1_g1.*p2_g2; %probabilité echec TOP EVENT 
y = dsadf('expinv',1000,p_TE); 
figure(4) 
dscdf(p_TE); 
figure(2); 
hist(p7_TE); 
a=mean(p7_TE) 
%moyenne des deux experts 
p_d1=0.001+(0.004-0.001)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d1 
p_d2=0.001+(0.004-0.001)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d2 
p_d3=0.0009+(0.002-0.0009)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d3 
p_d4=0.0009+(0.002-0.0009)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d4 
p_d5=0.009+(0.03-0.009)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d5 
p_d6=0.004+(0.007-0.004)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d6 
p_d7=0.004+(0.007-0.004)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d7 
p_d8=0.009+(0.03-0.009)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p_d8 
p1_d1=0.001+(0.003-0.001)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p1_d1 
p2_d2=0.001+(0.003-0.001)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p2_d2 
p3_d3=0.003+(0.006-0.003)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p3_d3 
p4_d4=0.003+(0.006-0.003)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p4_d4 
p5_d5=0.008+(0.02-0.008)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p5_d5 
p6_d6=0.002+(0.006-0.002)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p6_d6 
p7_d7=0.002+(0.006-0.002)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p7_d7 
p8_d8=0.008+(0.02-0.008)*rand(1000,1); %génération de 1000 valeurs de p8_d8 
p_g1=p_d1.*p_d2; %probabilité echec gate 1 
p_g5=p_d3.*p_d4; %probabilité echec gate 5 
p_g3=1-(1-p_g5).*(1-p_d5); %probabilité echec gate 3 
p_g6=p_d6.*p_d7; %probabilité echec gate 6 
p_g4=1-(1-p_g6).*(1-p_d8); %probabilité echec gate 4 
p_g2=p_g3.*p_g4; %probabilité echec gate 2 
p_TE=p_g1.*p_g2; %probabilité echec TOP EVENT 
p1_g1=p1_d1.*p2_d2; %probabilité echec gate 1 
p5_g5=p3_d3.*p4_d4; %probabilité echec gate 5 
p3_g3=1-(1-p5_g5).*(1-p_d5); %probabilité echec gate 3 
p6_g6=p6_d6.*p7_d7; %probabilité echec gate 6 
p4_g4=1-(1-p6_g6).*(1-p_d8); %probabilité echec gate 4 
p2_g2=p3_g3.*p4_g4; %probabilité echec gate 2 
p7_TE=p1_g1.*p2_g2; %probabilité echec TOP EVENT 
G1=(p_g1+p1_g1)/2%=p_d1.*p_d2; %probabilité echec gate 1 pour les deux experts 
G2=(p_g5+p5_g5)/2 
G3=(p_g3+p3_g3)/2 
G4 = (p_g6+p6_g6)/2 
G5 = (p_g4+p4_g4)/2 
G6 = (p_g2+p2_g2)/2 
G7 = (p_TE+p7_TE)/2 
figure(3); 
dscdf(p_TE) 
hist(G7); 
a=mean(G7)
J'essaye de faire la méthode dempster-shafer avec IPP mais je n'y arrive pas.
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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b1=dsstruct([0.001,0.004,1]); 
b2=dsstruct([0.001,0.004,1]); 
b3=dsstruct([0.0009,0.002,1]); 
b4=dsstruct([0.0009,0.002,1]); 
b5=dsstruct([0.009,0.02,1]); 
b6=dsstruct([0.004,0.007,1]); 
b7=dsstruct([0.004,0.007,1]); 
b8=dsstruct([0.009,0.03,1]); 
c1= b1.*b2; 
c5=b3.*b4; 
c3= 1-(1-c5).*(1-b5); 
c6= b6.*b7; 
c4= 1-(1-c6).*(1-b8); 
c2= c3.*c4; 
c7TE = c1.*c2; 
y = dsodf ('norminv',1000,c7TE) 
figure(4) 
dscdf(c7TE);
Merci pour l'aide.
Cordialement.