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Avaliação de Desempenho Planejamento de Experimentos 3 Aula 4 Marcos José Santana

Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Departamento de Sistemas de Computação. Avaliação de Desempenho Planejamento de Experimentos 3 Aula 4 Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana. Avaliação de Desempenho. Planejamento de Experimentos

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Avaliação de Desempenho Planejamento de Experimentos 3 Aula 4 Marcos José Santana

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Presentation Transcript

  1. Universidade de São PauloInstituto de Ciências Matemáticas e de ComputaçãoDepartamento de Sistemas de Computação Avaliação de Desempenho Planejamento de Experimentos 3 Aula 4 Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana

  2. Avaliação de Desempenho • Planejamento de Experimentos • Motivação • Introdução à Avaliação de Desempenho • Etapas de um Experimento • Planejamento do Experimento • Conceitos Básicos • Variável de Resposta • Carga de trabalho • Modelos para Planejamento de Experimento • Análise de Resultados • Técnicas para Avaliação de Desempenho

  3. -1 0 1 -1 B 0 1 A 2 Fatores 3 níveis Projeto 32 Tipos de Planejamento de Experimentos • Planejamento Simples • Não permite verificar a relação entre os fatores • Planejamento Fatorial completo • Grande número de experimentos • Todos os fatores e interações são avaliados • Planejamento Fatorial parcial • Mais rápido • Todos os fatores são avaliados mas apenas parte das interações

  4. Ferramentas Estatísticas • Utilização de ferramentas que auxiliam no Planejamento de Experimento (DOE – Design of Experiments) • Auxilia na determinar influência dos fatores e interação

  5. Ferramentas Estatísticas • Exemplos MINITAB – fácil utilização SAS – muito poderoso, utilização não trivial SPSS – fácil utilização, utilizado mais por estatísticos R - software gratuito para elaboração de gráficos e computação estatística

  6. Ferramentas Estatísticas - Minitab • DOE (Design ofExperiments) • O Minitab oferece quatro tipos de planejamento de experimentos: • Fatorial • Superfície de resposta • Misto • Taguchi (robusto).

  7. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Experimento Fatorial Completo/Parcial • Stat ➤ DOE ➤ Factorial ➤ CreateFactorial Design

  8. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Display Available Designs • apresenta todos os tipos possíveis e o número de execuções necessárias.

  9. Ferramentas Estatísticas - Minitab Designs permite a escolha do fatorial completo ou fatorial parcial e o número de vezes que o experimento será repetido.

  10. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Em Factorsdefinem-se os fatores, seus tipos e valores mínimos e máximos, caso necessário.

  11. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Clicando em Ok na caixa de dialogo CreateFactorial Design,é gerada uma planilha com os Fatores e números de experimentos escolhidos. • Completa-se a planilha com o(s) resultado(s). • Gerar resultados e gráficos

  12. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Exemplo – Dissertação Dionisio Machado Leite Filho • Objetivo: Avaliação de Roteamento em Redes P2P visando obtenção de QoS na Busca de Serviço em Nuvem

  13. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Chord X Pastry Nó envia mensagens para o nó que possui o nodeid mais próximo ao seu Busca é realizada como a busca em uma árvore

  14. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Fatores: Algoritmo, Clientes e Tipo de Serviço

  15. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Exemplo – Dissertação Dionisio Machado Leite Filho

  16. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Exemplo – Dissertação Dionisio Machado Leite Filho

  17. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Exemplo – Dissertação Dionisio Machado Leite Filho

  18. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Exemplo – Dissertação Dionisio Machado Leite Filho

  19. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Exemplo 2 – Dissertação Dionisio Machado Leite Filho BCR X Chord A Busca Baseada na Capacidade da Rede (BCR) é uma política que considera as informações da rede para a busca do melhor data center. Analisa todos os nós para decidir qual será utilizado

  20. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Exemplo 2 – Dissertação Dionisio Machado Leite Filho Pastry X BCR

  21. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Exemplo 2 – Dissertação Dionisio Machado Leite Filho Pastry X BCR

  22. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Exemplo 2 – Dissertação Dionisio Machado Leite Filho Pastry X BCR

  23. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Exemplo 2 – Dissertação Dionisio Machado Leite Filho Pastry X BCR

  24. Ferramentas Estatísticas - Minitab • Exemplo 2 – Dissertação Dionisio Machado Leite Filho Pastry X BCR

  25. Planejamento de Experimento • Planejamento de Experimentos designa toda uma área de estudos da Estatística que desenvolve técnicas de planejamento e análise de experimentos. • Existe um grande número de técnicas, com vários níveis de sofisticação e uma grande quantidade de ferramentas visando oferecer as condições necessárias para o planejamento de experimentos. • Essas técnicas cobrem todas as possibilidades, diversos fatores, diferentes quantidades de níveis , tratamento de replicações, etc. • Importância dentro de Avaliação de Desempenho – saber como utilizar as técnicas/ferramentas e saber analisar os resultados

  26. Erros Comuns em Experimentos • Uso de apenas um fator por vez – essa opção simplifica a experimentação mas não permite verificar interações • Execução de muitos experimentos – em um primeiro passo poucos fatores/níveis devem ser considerados. Com as conclusões iniciais, pode-se considerar outros fatores/níveis

  27. Conteúdo • Planejamento de Experimentos • Motivação • Introdução à Avaliação de Desempenho • Etapas de um Experimento • Planejamento do Experimento • Conceitos Básicos • Variáveis de Resposta • Carga de trabalho • Modelos para Planejamento de Experimento • Análise de Resultados • Técnicas para Avaliação de Desempenho

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