Questa è la parte 3 di una serie di post di blog sulla funzione bootstrap in JMP Pro , Versione 10. In precedenza , abbiamo sfruttato il fatto che Distribution fornirà i limiti di riservatezza Bootstrap ogni volta che nella tabella dei dati è presente una colonna BootID •. Parte 1 ha introdotto il bootstrap con un clic in JMP Pro.
Nell'esempio di bootstrap di oggi, siamo interessati a eseguire contemporaneamente l'avvio di più tabelle in un singolo JMP rapporto. (Dal momento che il campionamento bootstrap è guidato dal seed casuale in JMP, puoi fare qualcosa di simile a questo facendo il bootstrap delle tabelle separatamente, ma impostando lo stesso seme casuale prima di ogni bootstrap.) Per realizzare il bootstrap di più tabelle, gireremo a JSL (linguaggio di scripting JMP).
L'idea di base è che tu invii un selezionare messaggio a una o più tabelle in un report JMP e quindi inviare a bootstrap messaggio a uno dei tavoli. Il risultato sarà una serie di tabelle di dati di esempio di bootstrap per ciascuna tabella selezionata nel report. Devi comunque unirti a quei tavoli in qualche modo, usando entrambi Aderire() in JSL o in modo interattivo utilizzando la funzione Unisci nel menu Tabelle.
Perché potresti voler caricare simultaneamente più tabelle da un rapporto JMP? Bene, potresti essere interessato alla variabilità di più statistiche in un rapporto che sospetti sarà correlato tra loro. L'utilizzo dello stesso campione di bootstrap per ciascuna analisi di bootstrap consente di esaminare la correlazione sospetta.
L'esempio in questo post del blog riguarda dati simulati e un'analisi di Life Distribution che si adatta a una distribuzione normale e una distribuzione normale con il parametro di scala fissato a 50. (I dati simulati sono stati normalmente distribuiti utilizzando un parametro di scala di 50.) Una volta prodotto il rapporto di distribuzione della vita, verrà eseguito il bootstrap della posizione e delle stime di scala dal fit di distribuzione normale e del parametro fisso Normal distribution fit. Dopo aver combinato i risultati, possiamo usare Multivariata per mostrarci le relazioni tra le stime di bootstrap. Le stime di bootstrap "location" e "fixed scale location" sono altamente correlate, come ci si aspetterebbe in base a ciò che sappiamo della simulazione dei dati.
Ecco la chiave JSL per eseguire il bootstrap simultaneo:
rpt [ "Stima parametrica - Normale" ] [ Numero Col Box ( "Stima" )] << seleziona;
rpt [ "Parametro Fix" ] [ "Stima parametrica - Normale" ] [ Numero Col Box ( "Stima" )] << seleziona;
dtlst = rpt [ "Stima parametrica - Normale" ] [ Numero Col Box ( "Stima" )] << Bootstrap ( 100 ) ;
Se hai idee su situazioni che potrebbero trarre vantaggio dall'avvio simultaneo di più tabelle da un rapporto JMP, condividili nella sezione dei commenti.
