Location d’appartements (e)

Notre modèle est maintenant prêt à tourner. Dans la barre d’outils de Crystal Ball, nous voyons qu’il est prévu par défaut de faire 5.000 itérations. Pourquoi un tel nombre ? Parce que cela donne, dans les situations les plus courantes, une précision d’estimation suffisante.

Supposons par exemple qu’avec votre simulation, vous cherciez à estimer un pourcentage p proche de 50%. Dans ce cas, si vous avez quelques connaissances en statistiques, vous savez que l’écart-type s est de 1/2*racine(n). Un intervalle d’estimation avec un degré de confiance de 95% est donc de (p-2s;p+2s) soit, pour notre estimation d’un pourcentage de 50%, un intervalle du type (48,6% ; 51,4%).

Je lance donc la simulation ; les 5.000 itérations se font en 3,2 secondes, infiniment plus rapides que tout ce que nous aurions pu faire nous-mêmes avec du VBA. Et voici quelques-uns des résultats engendrés de façon automatique par Crystal Ball : le graphe de prévision qui affiche la distribution des valeurs obtenues pour la rémunération brute, les statistiques associées, et une analyse de sensibilité de cette marge brute.

Remarque – Pour le graphe de prévision, nous avons utilisé une option permettant d’identifier la loi statistique la mieux ajustée avec  les résultats obtenus ! Ici, Crystal Ball a trouvé une loi bêta dont on peut afficher les paramètres si nécessaire, ainsi que ceux obtenus avec chacune des lois possibles.