揚聲器 | 成績單 |
| 內瓊斯 | 好的、壞的、醜陋的或獨立與依賴的協同與對抗。 |
| 我是內德瓊斯。 我有一家小型顧問公司，名為 1-alpha Solutions。 你可以在那裡看到我的聯絡資訊。 讓我們進入模擬討論。 |
| 顯然，我將運行模擬，並在發現中使用 JMP... |
| 並允許您發現模型但輸入隨機非常...變化...模型輸出隨機變化以及基於您添加到模擬器中的任何噪聲的輸入。 模擬器也 |
| 允許您配置... |
| 位於探查器中並定義它定義隨機輸入是根據您擁有的隨機輸入定義的，您可以運行模擬並產生輸出表和模擬變數。 |
| 接下來我想做的是討論幾種不同類型的模擬。 |
| 只是一個簡單的模擬。 如果只有一個輸入和一個輸出，則模擬中不存在依賴性問題。 我們主要關心的是模擬，其中我們有多個輸入。 |
| 我們正在模擬並將有一個或多個系統輸出。 令人擔憂的是，可能會有 |
| 輸入變數之間的依賴性。 |
| 向下滾動一點，我們會看到...想談談這意味著什麼 |
| 具有隨機獨立性。 |
| 兩個事件 A 和 B 是獨立的，當且僅當它們的聯合機率等於它們機率的乘積。 嗯，這就是我們想要的。 這就是我們想要的最終結果。 我將定義它。 以稍微不同的方式看待它等等。 |
| 這應該使它更清楚一點。 如果我們看一下 A 和 B 的交集，事件 A 和 B 等於聯合乘積，這意味著 |
| A 的機率等於給定 B 時 A 的機率，或類似地，機率...聯合機率，但 B 的機率等於給定 A 時 B 的機率。 |
| 因此A和B的出現是 |
| 不受影響。 |
| B 的出現不受 A 的機率影響，反之亦然。 |
| 2、4 或 6。 |
| 你可以很容易地看到 |
| 這 |
| A 的機率是 2 和 6 或三分之一，B 的機率是 3 和 6 或二分之一。 |
| 但如果你看看 |
| A 和 B 的交集就是 2。 因此，A 乘以 B 的機率為 1 6 和 2，它們得到 2 的機率是，而您得到的唯一結果是 6 中的 1。 |
| 現在，A的機率 |
| 等於任何給定 B 等於三分之一的機率。 如果我們看看這個，我們意識到我們是在說，好吧，B 已經發生了，我們知道我們已經 |
| 2、4 或 6，但 A 發生的可能性仍有三分之一。 所以我們可以看到，它仍然保持在三分之一。 同樣，我們看到同樣的事情發生的機率是 B。 |
| 因此，A和B是獨立的。 |
| 現在我是其中的一個角色，看看我的例子並討論一下。 我正在做的是模擬害蟲負載 |
| 以及配對的機率。 |
| 我們所擁有的是我們有一個水果收穫群體，從這個水果收穫群體中，我們將有一些應用於…的文化習俗。 |
| 在我們的 |
| 果園格羅夫或 |
| 葡萄園受到害蟲負荷...在應用這些文化實踐後將會出現害蟲負荷。 |
| 然後我們必須收穫......農作物收穫後，我們將進行一些手動撲殺並估計那裡的害蟲數量。 然後我們可以...你可以看到我們有 |
| 冷藏室，冷藏後我們會有害蟲負載。 我們要設法把他們凍死。 |
| 我們要做的最後一件事是，一旦我們在這裡獲得了這種害蟲負載，我們將在行銷分配中將其分解，並將其種群分成幾個較小的部分。 |
| 我們將能夠據此計算出配對的機率。 |
| 好吧，你可以立即看到的問題是，這些事情變得非常依賴，因為收穫群體的產出是處理 A 的輸入。 處理 A 的輸出是處理 B 的輸入，依此類推，一直到 C，一直到會議對。 |
| 現在這是，這是我...這是我們將使用的表格，我們將從這裡開始。 這就是我們所擁有的，我們將其設置為模擬器使用，我們的水果數量範圍為 100 萬到 250 萬。 我們有治療方法 |
| 在這裡，我們看到了緩解功效的治療範圍。 這是我們預期從該治療人群中獲得的倖存者人數，我們有 |
| 人口 A 就是這樣的結果。 結果我們將得到人口 B，我們可以看看這裡使用的公式。 |
| 這裡正在做什麼，有點不同的是，我將一個隨機變數放入......它將進入分析器。 因此分析器將立即將其視為進入的隨機變數。 因此，我們甚至在變數進入之前就對其進行模擬。 |
| 這樣，你就可以走了……我們就可以過去了。 您可以看到表的其餘部分。 我們要過去了 我們還有另一組，我們有治療 C 後的倖存者，同樣類型的事情。 |
| 然後我們就有了這個分佈，而且我們就有了配對的機率。 我會告訴你這個公式。 有點不同。 配對的機率。 嗯，這只是使用指數 |
| 估計配對的機率，這樣您就知道發生了什麼。 我沒有向你隱瞞任何事。 讓我們來看看。 因此，要開啟分析器，我們將轉到圖表並向下轉到分析器。 |
| 好的。 然後從那裡，我們將選擇具有我們感興趣的公式的變數。 所以我們將會得到...我們將會得到 Pop A、Pop B、倖存者以及配對的機率。 |
| 把它們放進去，我們會說，呃哦，我們必須在這裡擴展變化，我們會說，好吧。 |
| 我們得到了一個很好的結果。 |
| 這裡的圖表非常有吸引力。 您將看到的第一件事是，您將在此探查器中看到波浪線，如果您使用探查器，您可能不習慣看到這樣的線。 |
| 這只是一個有點不同的方法等等，你可以看到這些東西是如何運作的， |
| 在這裡做一些調整，以便您可以更好地看到螢幕。 |
| 現在，我們要做的就是在分析器中開啟模擬器。 我們到這裡，只需點擊模擬器，它就會給我們 |
| 這些選擇在這裡。 我想做的第一件事是將模擬運行次數增加到 25,000 次。 好的。 我要做的……如果我們有獨立性，我們會做什麼，測試之一，我們經常為此使用的是，我們 |
| 我們來看看相關性。 所以我將在這裡使用相關性。 使用相關性並建立一些相關性。 所以對於這個首先 |
| 人口，我稱之為多元，您可以立即看到我們在下面得到了相關性規範。 |
| 我們將在這裡設定另一個多元變數和另一個用於治療 B 的多元變數。 |
| 治療 A 的另一個多變量。 現在它正在做的是，這是採用我們之前擁有的那些治療參數。 |
| 它將這些因素置於我們彼此之間的多元關係中。 |
| 我們還得到了最後一件事，就是行銷分配。 我不希望它是連續的，所以我將使其隨機，並將其設為整數。 |
| 我們將把它變成一個整數，然後運行它，我們可以看到結果。 現在這就是......我將其稱為「金髮女孩」情況，所有的零都在這裡，這意味著所有這些關係都是完全獨立的，我們可以在這裡運行我們的模擬器。 |
| 並查看結果。 |
| 在這些軸上做更多的調整。 |
| 這變得栩栩如生。 請在這裡尋找。 |
| 好的。 |
| 現在您看到了這些結果。 但我們在這裡要看到的是，我們有利率 |
| 它超出了設定的限制。 我將這些規格限制放回變數中，但我最關心的是配對的機率。 |
| 你難道不知道嗎，我已經即時運行了這個，但它並沒有完全按照應有的方式運作。 讓我們在這裡再嘗試幾次。 看。 |
| 我們得到的配對機率應該是 0.5，但事實並非如此。 我有一些東西不...哦，在這裡，讓我們嘗試一下並解決這個問題。 |
| 這將是 4 並且 |
| 14 |
| 讓我們再嘗試一次模擬。 還是沒有上來。 嗯，這個例子不太正確，但是 |
| 在前面的例子中，我這裡有 0.4。 也就是說，利率創造的時間少於時間，但我的機率是 |
| 配對的機率為 0.15，但這就是當你嘗試即時做事時有時會發生的情況。 |
| 因此，讓我上去，我有一個窗口，我們可以查看該結果……我們可以查看該結果。 讓我們...這有一點不同。 現在你可以看到 |
| 這個機率低於 5%。 這就是我們的目標。 |
| 在這個事情中，在這個模擬中。 因此，如果我們向上運行這些模擬，您會再次看到那些彈跳，保持在 0.5 以下，所以 |
| 配對機率大於 1.5 的機率不到 5%。 |
| 現在，我再說一遍，這是一個金髮女孩的場景，因為我們假設所有這些關係都是獨立的。 我有一個例子可以向您展示我們有一個例子 |
| 拮抗和協同。 所以我將在這裡拉出第一個，在這個中我們有 |
| 關係是對立的。 現在，當你......如果你正在創建一個像這樣的例子來使用它，你不能，至少我無法讓一切變得消極。 如果你注意到我認為這兩個是正面的。 |
| 這希望矩陣是正定的。 如果您設定...如果您將這些全部設為零，則結果不會是正定的，但我們可以再次執行該模擬。 你可以看到... |
| 你可以在這裡看到那些帶有負數的模擬，它確實讓事情變得非常非常有吸引力。 我們的利率很低，真的很低... |
| 我們有...我們有 1., .15 配對機率，這樣您就可以看到效果。 我真正想展示的是這個效果 |
| 相關規範、此處的相關矩陣、您指定的協方差矩陣。 現在讓我們看看另一個，如果它是積極的，我們會看看那個。 |
| 我們這裡有一個正面的例子。 你可以看到我在下面。 我這裡已經說過了。 現在，我並沒有真正勇敢地讓這些相關性變得非常高。 |
| 我試圖將它們保持在相當低的水平，以使其相當現實，畢竟這是生物數據。 我們可以再次運行這些模擬，您很快就會看到我們超過了 5% 的比率，這就是…變成 |
| 這裡有很多問題等等。 如果你…如果大多數時候像這樣的模擬運行時沒有考慮變數之間的相關性，那就有點像摀住眼睛說，我沒有看到這個等等。 但它確實 |
| 如果存在，如果存在相關關係並且很可能存在，因為其中一個......這些輸出之一是下一個過程的輸入， |
| 所以相當好必須是依賴的，依賴是什麼，估計這些相關性將是大多數時候必須提出的一項艱鉅的任務。 |
| 這個領域的工作是基於研究論文完成的，因此不同類型的治療之間沒有相關性。 |
| 但對這些進行一些估計是一件好事，一件值得擁有的事。 現在，下一步是向您展示我們還可以在這裡做什麼。 我們可以建立一個表。 如果我們創建這個表並且...... |
| 好吧，我們將創建這個表，我將向此處的配對突出顯示表中的所有內容。 然後我就要去 |
| 進行分析分佈。 |
| 運行所有這些並說，好吧。 現在我們得到了所有這些大分佈，填滿 |
| 紙與它。 但我們能做的是我們可以進入並選擇這些超出我們的分佈 |
| 限制在這裡。 我們可以突出顯示這些內容，當您回顧時，它會變得非常有用，您可以看到緩解措施、正在發生的事情等等。 是什麼在影響這些事情 |
| 大大。首先，我們最初的人口數量，這是基於我們在現實生活中所看到的，是隨著人口數量的增加， |
| 當我們擁有大量的水果時，系統就會故障， |
| 治療A等。 所以我認為最有趣的是，如果我們回顧這裡，看看行銷分佈， |
| 如果我們把它們推出去，如果我們要求當貨物進入該國時，並且營銷分銷必須將這些貨物分成更小的批次進行分配，那麼配對的機率就會變為零。 |
| 有了這些例子等等，我想繼續問問題。 但讓我說最後一件事。 我想到了喬治·博克斯。 |
| 幾年前他參加了我們的會議。 他說的兩句話真的很有趣。 他說：“不要愛上模特兒。” |
| 他還說，“所有模型都是錯誤的，但有些模型是有用的。” 我希望這些資訊和這些範例能為您帶來一些思考，當您進行模擬時，您需要考慮變數之間的關係。 謝謝。 |
