経験的モデル推定の誤差<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />みなさん、こんにちは。
私は植物の葉からのガスの排出量を予測するために気候データを使って作業しています。私は季節中に放出されたガスの量（グラム）の見積もりを作成しました。
測定されなかった期間の値を予測するために、いくつかの測定を実行しました。
1時間ごとに排出量（y2）を予測するために、2つの重回帰モデルを作成しました。
1）予測するx 1、x 2、x 3 y1
2） y1 、x 4、x 5、予測する y2
モデルからの推定値に従って、y1とy2の値を予測しました。次に、必要な推定値を得るために、y 2のすべての予測値を合計しました。
私が欠けているのは、この見積もりの誤差項です。
私はもともとjmpから各値の誤差の値を予測するために取得する必要があります：予測モデルのフィットモデル>列の保存> Std。
それから式に従って合計します。
n = 2500
相互SE =平方根（se1 ^ 2 + se2 ^ 2 + ...... + se2500 ^ 2）
しかし、累積見積もりを作成しても誤差はほとんど増えません。正しい方法ではないようです
この問題への取り組み方についてのアイデアはありますか？
ありがとう
経験的モデル推定の誤差簡単なワークフローの1つは、最初のモデルを1セットの列に定義し、y1値をそれ自体の列にすることです。その場合、y1を含むこの列は、2番目のモデルを含む他の列への入力になります。
経験的モデル推定の誤差最後の質問が1つだけ
上記の2つのモデルの結果である推定値がある場合、どのように動作しますか。ここで、最初にy1を予測し、次にそれを使用してy2を予測します。
y 2の誤差の予測は2つのモデルに依存します。
ありがとう
経験的モデル推定の誤差JMPとJMP Proでは、任意の数のモデリングとシミュレーションのアプローチが可能です。どのバージョンや製品を使用しているのかはわかりません。JMPとJMP Proの長所は、シンプルでエレガントなデータ表示を使用して、達成しようとしていることの多くを視覚化できることです。私はあなたに望ましい結果を与えるために適切なモデリングとシミュレーションプラットフォームを使うことを勧めます。次に、モデルの予測式を埋め込みJMPプロファイラで使用するためにデータテーブルに保存します。JMP Proをお持ちの場合は、モデル比較プラットフォームを使用して、作成したさまざまなモデルを比較することもお勧めします。モデル比較プラットフォームの内部には埋め込みプロファイラもあります。
経験的モデル推定の誤差Peter、ありがとう。
私はまだモンテカルロの経験がありません。
私は、このプロセスを数回行ったことを言及しませんでした。異なる植物種p1、p2についての推定値を作成しています... p6
これらの累積推定値にエラーバーをグラフで表示したいので、推定値の信頼性を示し、カテゴリ間のコントラスト検定を実行できます。
これらのニーズに対して、これは正しい方法だと思いますか？
経験的モデル推定の誤差あなたはy 2を解くためのモンテカルロシミュレーションアプローチについて考えましたか？パラメータ推定標準誤差の観点から見た「誤差」ではなく、むしろ平均値、分散、形状などに対するy1とy2の分布特性は、あなたが実際に何をしているのでしょうか。
