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Avaliação de Desempenho Planejamento de Experimentos 3 Aula 4 Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de.

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

2 Avaliação de Desempenho 1.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 ExperimentoModelos para Planejamento de Experimento 2.Análise de Resultados 3.Técnicas para Avaliação de Desempenho

3 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 A B Projeto Fatores 3 níveis

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 of Experiments) 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 Create Factorial 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 Factors definem-se os fatores, seus tipos e valores mínimos e máximos, caso necessário.

11 Ferramentas Estatísticas - Minitab Clicando em Ok na caixa de dialogo Create Factorial 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 ExperimentoPolíticaClientesTipo do Serviço 1Chord30Leve 2Chord30Pesado 3Chord60Leve 4Chord60Pesado 5Pastry30Leve 6Pastry30Pesado 7Pastry60Leve 8Pastry60Pesado

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 ExperimentoPolíticaClientesTipo do Serviço 1Pastry30Leve 2Pastry30Pesado 3Pastry60Leve 4Pastry60Pesado 5BCR30Leve 6BCR30Pesado 7BCR60Leve 8BCR60Pesado

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 1.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 2.Análise de Resultados 3.Técnicas para Avaliação de Desempenho


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