Aide sur toolbox IPP de matlab

Fermé
dbbaby - 13 févr. 2012 à 17:56
Bonjour,

Je souhaite faire des calculs de probabilités d'occurrence d'événements racine avec ipp toolbox de matlab mais je débute avec celle-ci. si vous pouvez venir à mon aide. J'ai déjà fait cela :
% 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 methode dempster-shafer avec IPP mais je n'y arrive pas.
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.