경험적 모델 추정치에 대한 오차<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕하세요, 친애하는 커뮤니티,
나는 식물 잎에서 나오는 가스의 배출량을 예측하기 위해 기후 데이터를 연구하고 있습니다. 나는 한 시즌 동안 방출 된 가스의 양 (그램 단위)에 대한 추정치를 만들었습니다.
측정되지 않은 기간의 값을 예측하기 위해 몇 가지 측정을 수행했습니다.
저는 매 시간마다 배출량을 예측하기 위해 두 개의 다중 회귀 모형을 만들었습니다 (y2).
1) 예측하기위한 x1, x2, x3 y1
2) y1 , x4, x5, 예측 y2
모델의 추정치에 따라 y1과 y2 값을 예측했습니다. 그런 다음 y2에 대한 모든 예상 값을 요약하여 필요한 예상치를 얻었습니다.
제가 부족한 것은이 견적에 대한 오류 용어입니다.
원래 jmp에서 각 값에 대한 오류 값을 예측하는 방법은 다음과 같습니다. fit model> Save columns> Std for predict.
다음 수식에 따라 합계 :
n = 2500
상호 SE = 제곱근 (se1 ^ 2 + se2 ^ 2 + ...... + se2500 ^ 2)
그러나 누적 추정치를 작성하면 오류가 거의 증가하지 않습니다. 그래서 그것은 올바른 방법으로 보이지 않는다.
이 문제에 접근하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?
감사
재 : 경험적 모델 견적 오류하나의 간단한 워크 플로는 초기 모델을 하나의 열 집합으로 정의하고 y1 값을 자체의 열로 만드는 것입니다. 그런 다음 y1을 포함하는이 열은 두 번째 모델을 포함하는 다른 열 (들) 로의 입력이 될 수 있습니다.
재 : 경험적 모델 견적 오류오직 하나의 마지막 질문,
위의 두 모델의 결과 인 예상치가있을 때 어떻게 작업하겠습니까? 먼저 y1을 예측 한 다음 y2를 예측하는 데 사용합니다.
y2에 대한 오류 예측은 두 모델에 의존하기 때문에.
감사
재 : 경험적 모델 견적 오류JMP 및 JMP Pro를 사용하면 수 많은 모델링 및 시뮬레이션 접근이 가능합니다. 어떤 버전이나 제품을 사용하고 있는지 말하지 않습니다. JMP와 JMP Pro의 장점은 간단하고 우아한 데이터 디스플레이로 수행하려는 것을 시각화 할 수 있다는 것입니다. 원하는 결과를 얻기 위해 적절한 모델링 및 시뮬레이션 플랫폼을 사용하는 것이 좋습니다. 그런 다음 임베디드 JMP 프로파일 러에서 사용할 수 있도록 모델의 예측 수식을 데이터 테이블에 저장합니다. JMP Pro를 사용하는 경우 Model Comparison 플랫폼을 사용하여 작성한 다양한 모델을 비교하는 것이 좋습니다. 또한 모델 비교 플랫폼 내에 임베디드 프로파일 러가있어 유용 할 수도 있습니다.
재 : 경험적 모델 견적 오류감사합니다 피터가 대답했습니다,
나는 몬테카를로와의 경험이 (아직) 없다.
나는이 과정을 여러 번했는데 다른 식물 종 p1, p2에 대한 추정치를 작성했다고 언급하지 않았다. p6.
이러한 누적 견적에 오차 막대를 그래프로 표시하여 견적의 신뢰성을 보여주고 범주 간 대비 테스트를 수행 할 수 있습니다.
이러한 요구에 대해 이것이 올바른 방법이라고 생각하십니까?
재 : 경험적 모델 견적 오류y2를 풀기위한 Monte Carlo 시뮬레이션 접근법에 대해 생각해 보셨습니까? 나는 당신이 진짜로 생각한 것은 매개 변수 추정 표준 오류 지점에서 '오류'가 아니라 평균, 분산, 모양 등에 대한 y1과 y2의 분산 특성이라는 것입니다.
