SPSS Modeler ノードリファレンス 1-6 シミュレーション生成

# 1-6 シミュレーション生成ノード[入力タブ]
<img width="200" alt="107_89シミュレーション生成.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/821a2a2c-125b-b715-2003-6a32162779fc.png">

## 1.ノードの目的
シミュレーション用のデータを生成します。原料価格のリスクを織り込むための、モンテカルロ・シミュレーションやワイブル分布による故障対応部品の在庫量判断に利用します。

![スクリーンショット 2022-04-08 14.10.19.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/9f42ccd3-8787-6812-e36e-0dada5d4f57c.png)

## 2.解説動画（60秒）

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## 3.クイックスタート
受験などで用いられる偏差値のヒストグラムを作ります。

[シミュレーション生成]と[ヒストグラム]を接続します。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.04.55.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/f85cad1d-a5a5-ba72-ed2f-1942cdcc1731.png)

[シミュレーション生成]ノードを編集します。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.12.33.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/778b8169-56ea-bbfb-9343-403d5da13334.png)

偏差値は平均50で標準偏差が10ですのでそのようにパラメータを設定します。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.14.12.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a5716955-a7cb-6720-0433-807eaaeb7cd0.png)

[ヒストグラム]を[Field]を対象に実行します。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.15.02.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e36092bd-2279-6bb8-e43f-ae76577f1ff9.png)
10万人の偏差値を計算すると80以上や20未満が存在する（想定される）ことがわかります。

## 4.Tips

#### 相関のある２つの正規分布の生成
もうひとつ正規分布を２教科目の偏差値だと考え準備します。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.22.00.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b8f62b7d-0c34-46b5-3526-91282b203978.png)

２つの教科の相関が0.9あると事前にわかっていると仮定します。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.22.15.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/3b00f876-4051-b5a9-8104-1d6d60209122.png)

散布図で２つの教科の関係性を確認できます。
片方の教科が60あると仮定すると、もう一つの想定される幅が確認できます。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.22.48.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/58da69c2-8c03-41d6-386f-c4af58e480d5.png)

#### ワイブル分布を利用して将来の故障に備える

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-20/

#### 既存データから分布と相関を考慮してデータを生成する
すでに稼働している15店舗の売上と店舗属性から、将来の事業性を評価すシミュレーションデータを作ります。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.33.12.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/73731313-335a-5ab1-5783-8912d6d632b0.png)
[可変長ファイル]に[ミュレーションの当てはめ]ノードを接続します。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.34.45.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/dfa4b849-20a3-d554-277b-d1c10e18736b.png)
[ミュレーションの当てはめ]を実行します。
15店舗のデータの分布と相関を維持して10万店舗の架空の情報を作ります。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.40.51.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/cd66e999-119a-001b-082a-8c983aaa0f6f.png)
オリジナルデータから自動で割り当てた分布は以下の通りです。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.42.35.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/0845d329-1302-3bc7-3b4a-a983f0e963ff.png)
オリジナルデータから基準にした相関は以下の通りです。
![スクリーンショット 2022-03-31 18.42.46.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e009ac7c-447e-10cd-4764-91d87ac56a09.png)

限られた実績データから店舗の事業性を評価するモンテカルロ・シミュレーションは以下の記事で解説しています。

https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push21

## 5.参考情報

#### 利用データ

右クリックでリンク先を保存してください。

https://raw.githubusercontent.com/yoichiro0903n/blue/main/store.csv

#### ノードのヘルプ

https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/18.3.0?topic=nodes-simulation-generate-node

#### SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）

https://qiita.com/416nishimaki/items/4bf813e6cba84b2a1008

#### SPSS Modeler ノードリファレンス目次

https://qiita.com/416nishimaki/private/503037195081d3323eee