<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私はJMPのGaussian Processモデルフィッティングを他のソフトウェアパッケージと比較しようとしています。他のほとんどのパッケージにはランダムな側面があります。初期値、最適化ルーチンを実行する期間です。JMPは同じように機能しますか？それとも同じデータが与えられるたびに同じ当てはめが与えられるのですか？そして、ランダム性がある場合、ランダムシードが結果にどのように影響するのかを確認するためにランダムシードを変更する方法
以下に、これをテストするために使用したコードを貼り付けました。それは1-Dデータセットを作成し、それからGPをそれに適合させます。ランダムリセット関数は、モデルを近似する前に呼び出されます。私がこれまでに行ったことから（これと他のデータセットで）、毎回同じ当てはめ（パラメータ推定値）が与えられるようです。GPの関数呼び出しで正確に何が起こっているのかを明確に知りたいと思います。
New Table( "fdt", Add Rows( 10 ), New Column( "x", Numeric, Continuous, Format( "Best", 11 ), Set Values( [0.778935623, 0.50233312, 0.947723007, 0.173231374, 0.369273156, 0.647761962, 0.286120948, 0.443809711, 0.024479728, 0.807067905] ) ), New Column( "y", Numeric, Continuous, Format( "Best", 11 ), Set Values( [13.73502137, 0.006748857, 3.933447467, 6.585368515, 14.74814471, 16.95462647, 20.04919594, 3.668553052, 7.662042986, 9.481372346] ) ));Random reset(400);Gaussian Process( Y( :y ), X( :x ), Estimate Nugget( 0 ), Set Correlation Function( "Gaussian" ));
