Re: 변수 중요도 계산의 기술적 세부 사항안녕, MathStatChem!
후드 아래의 너트와 볼트에 대해 잘 알지 못하기 때문에 (아는 사람의 소식을 듣게되어 기쁩니다!) Sobol Quasi Random이라는 JSL 유틸리티 기능이 있습니다. Sequence(nDim, nRow)는 "최대 4000 차원에서 Sobol 시퀀스를 사용하여 공간을 채우는 유사 난수 시퀀스"를 생성하는 것으로 설명됩니다.나는 항상 이것이 일부 내부자들이 Variable Importance 시스템이라고 부르는 "The Sobolizer"의 시뮬레이션을 지원한다고 가정했습니다.
민감도 분석과 관련하여 인터넷에 떠돌아다니는 정보가 많이 있습니다. 귀하도 조사하셨을 것입니다.'너무 도움이 되지 못해 죄송합니다.
행운을 빌어요!
케빈
변수 중요도 계산의 기술적 세부 사항변수 중요도가 계산되는 방식(예측 프로파일러 옵션에서 사용 가능)에 대한 자세한 기술 정보(JMP 설명서에 명시된 것 이상)를 찾고 있습니다.
문서에 나열된 두 개의 참조 문서(Sobol(2001) 및 Saltelli(2002))를 읽었습니다.일반적인 아이디어를 얻은 것 같지만 제가 알고 싶은 것은 몬테카를로 시뮬레이션이 수행되는 방법에 대한 자세한 세부 정보입니다(독립적인 균일 입력에 대해서만).
- 몬테카를로 시뮬레이션은 어떻게 설정되고 실행됩니까?논문에서 본 바로는 입력 변수의 하위 집합을 기반으로 다양한 종류의 무작위 입력 조합을 수행합니까?이것은 내가 가장 혼란스러워하는 부분이며 문서에서 가장 적게 설명됩니다.
- 몇 번의 몬테 카를로 실행이 수행되는지.데이터 세트의 크기를 기반으로 하는 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 싶다"는 것 이상입니다.내가 해야 할 일은 이 접근 방식을 다른 변수 중요도/영향 평가와 비교하는 것입니다. 이는 프로세스 매개변수 중요도를 결정하기 위해 제약 QbD 접근 방식에서 점점 더 대중화되고 있습니다.
고급 통계 모델링
