bootstrap迭代都是完全相同的???Re：bootstrap迭代都是一樣的???感謝您的調查和回复！我將使用這個公認的相當深奧的分析序列。 - DH
Re：bootstrap迭代都是一樣的???經過JMP開發的一些調查後，當創建KFold驗證集並在同一個廣義回歸報告中完成引導時，似乎存在一個錯誤。用於驗證集創建的隨機種子未針對每個引導程序迭代正確重置。這個bug應該及時修復JMP14。
與此同時，這是一個解決方法。您可以像以前一樣使用KFold交叉驗證在廣義回歸中擬合模型，然後保存驗證集（保存列>保存驗證列）。然後再次啟動Fit Model，單擊Recall並使用您在Validation角色中保存的驗證列。運行新模型。如果你從這個新報告中引導，你應該繞過這個bug。
希望有所幫助。如果您有其他問題，請告訴我們。
-Michael
Re：bootstrap迭代都是一樣的???我沒有在Nicardipine中看到一個廣義回歸腳本，但我認為我已經非常接近你所看到的並且在運行這個腳本時在多個（大多數？）引導樣本中有非常相似的結果。
dt=open("$SAMPLE_DATA\Nicardipine.jmp");
foo=dt<<FIT model=""></FIT>
設置分數權重（0）而不是上面的（1）似乎使它表現得更好。
我們將繼續關注它，並在我們了解更多信息時向您報告。
Re：bootstrap迭代都是一樣的???運行Nicardipine數據集中保存的腳本。然後在輸出表中引導參數估計值。我選擇了分數權重（邏輯回歸和小數據集）並取消選擇“拆分選定列”和“丟棄堆疊表，如果拆分工作”
*注意*這是一個非常笨拙的演示，因為只有少數變量實際上對模型有貢獻，但它再現了我在自己的數據集中看到的相同行為。
Re：bootstrap迭代都是一樣的???
@dherring_wakehe 中寫道：
我可以。我使用了尼卡地平數據集並嘗試將性別建模為~10個連續預測變量的函數。該問題似乎與使用交叉驗證作為驗證方法有關。對於Adaptive Elastic Net和Adaptive Lasso，當我使用CF驗證時......
我擔心我無法使用此信息重現它。
- 您正在使用哪些預測變量？
- 我不明白“CF驗證”。你的意思是k折嗎？
- 你可以張貼你的迭代表嗎？
Re：bootstrap迭代都是一樣的???我可以。我使用了尼卡地平數據集並嘗試將性別建模為~10個連續預測變量的函數。該問題似乎與使用交叉驗證作為驗證方法有關。對於Adaptive Elastic Net和Adaptive Lasso，當我使用CF驗證然後嘗試對參數估計進行引導時，我得到相同的引導迭代1到n的結果。 （引導0不同）。 我嘗試以相同的方式對連續變量進行建模，發現前幾次迭代不同但最終所有引導迭代都產生了相同的結果？幾乎似乎正在融合解決方案，然後永遠不會改變。 當我使用AIC作為驗證方法時，它看起來像bootstrap工作正常。
Re：bootstrap迭代都是一樣的???我在64位Windows機器上的JMP Pro 13.0.0中重現了這個問題。
您是否在許多不同的數據表中看到了這一點？您是否能夠在JMP示例數據中的某個表上重現此行為？
謝謝，
邁克爾
Re：bootstrap迭代都是一樣的???JMP pro 13.0.0（64位）
幾個不同的平台，包括廣義回歸
沒有選擇種子
另外我注意到，如果我啟動一個可能具有交叉折疊驗證或引導的stocastic功能的分析，第一個看起來很好，那麼重做分析稍微但適當地不同，然後在每個重做後產生相同的結果到第二個分析。 在這兩種情況下，無論是自舉還是交叉折疊驗證，它看起來都沒有被重置以允許真正的隨機執行。
Re：bootstrap迭代都是一樣的???你好，
請提供有關所有bootstrap迭代看到相同結果的情況的更多信息：
- 您使用的是什麼版本的JMP和哪個平台？
- 您嘗試引導報告的哪一部分？
- 您是否在Bootstrapping選項窗口中設置了隨機種子？
謝謝，
邁克爾
