Bootstrap，每个人进行一次测量你好，
我有一个数据库，其中包含对个人进行的重复测量。 对于一个人的每一次新测量，测量值都不同，除了结构尺寸测量值是一次测量，因此保持不变。
我想进行引导程序，但每次重新采样时每个人只随机进行一次测量，是否可以使用 JMP 进行此操作？
预先感谢您的帮助！
基础数据分析与建模消费者和市场研究数据访问大规模定制预测建模和机器学习回复：每个人进行一次测量的 BootstrapJMP Pro 中的 bootstrap 函数不提供对 bootstrap 样本进行分层的方法。 它适用于简单、常见的情况，其中单个观察值代表实验单位和误差。 随机化旨在在零假设下开发经验抽样分布。 如果您要在执行分析之前消除除其中一个主体响应之外的所有响应（例如，最后一次测量或平均测量），这将起作用。 问题归结为错误：您认为实验单位是测量还是主题？ 您需要对一个错误还是两个错误建模？
另一种包括单个测量值的方法是使用 '分数权重'（即非整数频率值）在引导程序中。 与其尝试一次包含一个响应，不如让每个响应都有机会被包含在内。 适当的权重可能是本地频率的倒数。 如果您对同一主题进行了 5 次测量，则对所有 5 次响应的频率使用 1/5 = 0.2。 使用 1/Col Number( Y, Subject ) 的列公式可以解决问题。
另外，我想清楚你的意图。 Bootstrapping 使用带有替换的样本，因此即使每个受试者只有一个测量值，一些受试者也可能不会被选中，而其他受试者可能会在每个 bootstrap 样本中被多次选中。 那个结果是你的意图吗？
回复：每个人进行一次测量的 Bootstrap感谢您的答复。
事实上，我的目标是获得一个方程式，使我能够预测脂肪量（以克为单位）根据可以在野外获取的几个参数在野外捕获的个体中（体重、结构尺寸和视觉脂肪评分).
为了找到我的预测方程，我使用了一个数据库，其中包括对圈养个体的重复测量（在不同时间段测量）。 对于这些人，我的脂肪量（克） ,每次测量的体重和脂肪得分吨。
另一方面，结构尺寸保持不变对于每次测量的个体，因为结构尺寸只被测量一次（在第一次测量时）。
因此，我想通过在每次重新采样时为每个人选择一个测量值来进行“分层”引导，这可能吗？
我在 JMP 帮助中看不到如何进行。
感谢您的反馈意见。
回复：每个人进行一次测量的 Bootstrap根据您的原始帖子，我不清楚您要对哪些属性执行引导程序？ 重复测量的属性还是只测量一次？ 此外，更多的实际问题背景和抽样策略也会很有帮助。 我假设测量值都是连续变量类型，而不是标称或其他类型的数据？ 一般而言，我建议阅读有关自举的 JMP 文档，以了解 JMP Pro 中的可能性。
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/index.shtml#page/jmp/overview-of-bootstrapping.shtml
