가변 중요도 계산의 기술적 세부 사항변수 중요도를 계산하는 방법 (예측 프로파일 러 옵션에서 사용 가능)에 대한 자세한 기술 정보 (JMP 문서에 명시된 내용을 넘어서)를 찾고 있습니다.
문서 (Sobol (2001)와 Saltelli (2002))에 나열된 두 개의 참고 문헌을 읽었습니다.나는 일반적인 아이디어를 얻은 것 같지만 몬테카를로 시뮬레이션이 수행되는 방법에 대한 자세한 내용을 알고 싶습니다 (독립적 인 균일 입력에 대해서만)
- 몬테카를로 시뮬레이션은 어떻게 설정되고 실행됩니까?내가 논문에서 본 것에서 입력 변수의 하위 집합을 기반으로 다양한 종류의 임의 입력 조합을 수행합니까?이것은 내가 가장 혼란스럽고 문서에서 가장 적게 설명되는 부분입니다.
- 얼마나 많은 몬테카를로 실행이 수행되었는지.데이터 세트의 크기를 기반으로 한 것으로 보이지만 명확하지 않으며 문서에 설명되어 있지 않습니다.
- 시뮬레이션 결과에서 변수 중요도에 대한 주 효과 및 총 효과 메트릭은 어떻게 계산됩니까?
이것은 단순히 "수학을 알고 싶어하는 것"이상입니다.제가해야 할 일은이 접근 방식을 다른 변수 중요도 / 영향 평가와 비교하는 것입니다.이 접근 방식은 프로세스 매개 변수 중요도를 결정하기 위해 제약 QbD 접근 방식에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다.
해석학Re : 가변 중요도 계산의 기술적 세부 사항안녕하세요, MathStatChem!
후드 아래의 너트와 볼트에 대해 많이 알지 못하기 때문에 이것은별로 도움이되지 않을 수 있지만 (아는 사람의 소식을 듣게되어 기쁩니다!) Sobol Quasi Random이라는 JSL 유틸리티 기능이 있습니다. Sequence (nDim, nRow)는 "최대 4000 차원에서 Sobol 시퀀스를 사용하여 공간을 채우는 준 난수 시퀀스"를 생성하는 것으로 설명됩니다.저는 항상 이것이 "The Sobolizer"의 시뮬레이션을 지원한다고 생각했습니다. 일부 내부자들은 Variable Importance 시스템이라고 불렀습니다.
민감도 분석과 관련하여 인터넷에 떠 다니는 것이 많이 있습니다. 여러분도 조사해 보셨을 것입니다.'너무 도움이되지 않아서 죄송합니다.
행운을 빕니다!
케빈
