몬테카를로 시뮬레이션으로 예측 구간 만들기안녕,
누군가 나를 도울 수 있는지 궁금합니다.
두 열에 데이터 세트가 있습니다. 열 1에는 실행 ID가 있고 열 2에는 실행에서 생성 된 데이터가 있습니다. 내 최종 목표는 N, N-1, N-2, N-3에 의해 생성 된 신뢰 구간의 95 % 예측 간격을 그리는 것입니다 ... 실행 당 두 개의 데이터 포인트 만있을 때까지 N = 초기 복제 수. 따라서 단계별로, 예를 들어 실행 당 40 개의 반복 실험이있는 경우 JMP에서 각 실행에 대해 39 개의 반복 실험을 무작위로 선택하고 각 실행에 대해 95 % 미만의 신뢰 구간과 95 % 이상의 신뢰 구간을 수행 한 다음 95 % 미만으로 수행하고 싶습니다. 각 실행의 하위 95 % 신뢰 구간에 대한 예측 구간 및 각 실행의 상위 95 % 신뢰 구간에 대한 상위 95 % 예측 구간입니다. 이것은 38 회 반복, 37 회 반복으로 반복됩니다 ... 복제가 2 개만 될 때까지 x 축에 복제 번호를 그래프로 표시하고 아래 표시된 것과 유사하게 상위 95 % 예측 간격과 하위 95 % 예측 간격을 모두 플롯하고 싶습니다.
다시 : 몬테 카를로 시뮬레이션으로 예측 간격 만들기안녕,
나는 당신에게 대답이 있다고 생각합니다. 사용합니다 JMP Pro의 부트 스트랩 기능 그런 이유로 JMP Pro에서만 작동합니다. 한 번 살펴보고 그 후에 무엇을하는지 알려주십시오.
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
dist=dt<<DISTRIBUTION></DISTRIBUTION>
다시 : 몬테 카를로 시뮬레이션으로 예측 간격 만들기그건 그렇고,이 솔루션은 스크립트의 비트를 사용합니다. JMP Discovery Summit Europe 2020에서 추가 기능 제공 .
