Monte-Carlo-Simulation für eine Analyseplattform (schrittweise Regression).Ich habe eine Analyse, die mehrere Spalten verwendet, die zufällige Elemente enthalten.Ich weiß, wie man die Zufallszahlen in den Spalten manuell aktualisiert, und ich verstehe, wie man eine Simulation für die Ausgabe einer Analyse durchführt.Aber in diesem Fall möchte ich jedes Mal, wenn die Zufallszahlen in den Spalten aktualisiert werden, eine schrittweise Regression ausführen.Ich will das mindestens 1000 mal machen.Ich weiß nicht, wie ich diesen Prozess automatisieren soll: Generieren Sie neue Zufallszahlen in Formelspalten, führen Sie die schrittweise Regressionsplattform erneut aus, führen Sie das ausgewählte Modell aus und sammeln Sie die Ergebnisse.
AnalytikBetreff: Monte-Carlo-Simulation für eine Analyseplattform (schrittweise Regression).Lassen Sie mich genauer werden, falls einer der großzügigen Skripter da draußen helfen kann.Ich habe eine kleinere Version dessen beigefügt, was ich versuche zu tun.Ich habe 10 Spalten (alle beginnend mit Spalte 2) in der angehängten Datei, die eine zufällige Normalverteilung beinhalten, und die erste Spalte Y, die 5 Spalten mit den Bezeichnungen Parameter 1 bis 5 und eine zufällige Normalverteilung in der Formel verwendet.Ich möchte folgende Schritte durchführen:
1. Führen Sie die in der Datei gespeicherte schrittweise Regression aus.Ich muss das Modell nicht erstellen oder ausführen, ich muss nur die Go-Schaltfläche ausführen, die das schrittweise Verfahren nach Run von der Fit Model-Plattform ausführt.
2. Notieren Sie, wie oft jede der 10 Spalten, die mit Spalte 2 beginnen, durch das schrittweise Verfahren ausgewählt wird. (Ich weiß nicht, wie ich diese bestimmten Informationen skripten soll.)
3. Führen Sie die Formel für die 5 Parameterspalten erneut aus, sodass sie einen neuen Satz simulierter Werte enthalten.Ich weiß, dass dies mit dem Befehl Rerun formula erfolgen kann, der sich am roten Pfeil oben links in der Tabelle befindet (aber ich weiß nicht, wie ich das skripten soll).
4. Wiederholen Sie die Schritte 1 und 2. (Ich glaube, dies kann über eine einfache Schleife erfolgen)
5. Führen Sie dies 1000 Mal durch und zeigen Sie die Verteilungen für die Häufigkeit, mit der jede der 10 Spalten von Spalte 2 im schrittweisen Verfahren ausgewählt wurde.
Ich glaube, dass all dies gescriptet werden kann, aber es geht weit über alles hinaus, was ich tun kann.Wenn jemand helfen kann, würde ich das zu schätzen wissen.Ich bin bereit, zusammen mit jemandem ein Papier zu verfassen, da ich dafür eine Möglichkeit habe.
Betreff: Monte-Carlo-Simulation für eine Analyseplattform (schrittweise Regression).Ich habe mein Problem größtenteils gelöst - habe aber noch eine Frage.Angehängt ist ein kleines Skript, das die schrittweise Regression so ausführt, wie ich es möchte.Aber um 1000 Samples zu generieren, musste ich eine „Sample“-Spalte erstellen und diese als „By“-Variable in der Analyse verwenden.Das funktioniert, ist aber eine umständliche Art der Simulation, da ich die Datei sehr lang machen muss - zB brauche ich für 1000 Stichproben mit jeweils 1000 Beobachtungen 1.000.000 Zeilen.Kennt jemand einen effizienteren Weg, um eine Simulation durchzuführen?Soweit ich das beurteilen kann, kann die Option "Simulieren", die vielen JMP-Plattformen beiliegt, nur bestimmte Analyseergebnisse simulieren, nicht aber die Analyse selbst.
Betreff: Monte-Carlo-Simulation für eine Analyseplattform (schrittweise Regression).Was Sie im vorherigen Beitrag dargelegt haben, ist ein guter Plan. Das würde ich auch machen. Ich werde versuchen, einige Empfehlungen zu geben.
- Wenn Sie mit der Skripterstellung in JMP noch nicht vertraut sind, ist ein Ausgangspunkt Skriptleitfaden . Einige wichtige Teile in dieser speziellen Aufgabe könnten sein:
- Außerdem müssen Sie mit Scripting Index im Hilfemenü vertraut sein. Es gibt 3 Gruppen von Skriptobjekten: Funktionen, Objekte und Anzeigefelder. Oben links befindet sich ein Kombinationsfeld, in dem Sie eine bestimmte Gruppe eingrenzen können.
- Für diese spezielle Aufgabe müssen Sie möglicherweise die Gruppe "Objekte" auschecken. Hier sind alle Plattformen inklusive Datentabelle aufgelistet. Sie können das Element „Schrittweise anpassen“ unter dem Objekt „Modell anpassen“ auschecken. Klicken Sie auf „Schrittweise anpassen“ und suchen Sie rechts nach einer „Fertig stellen“-Meldung unter „Elementmeldungen“. Das könnte jetzt das wichtigste fehlende Stück für Sie sein.
- Für diese spezielle Aufgabe müssen Sie auch lernen, wie man Datentabellen manipuliert. Verkettung, insbesondere vielleicht. Gehen Sie zur Objektliste, klicken Sie auf „Datentabelle“ und suchen Sie rechts nach „Verketten“ unter den Objektmeldungen.
Neben den oben genannten sind hier weitere hilfreiche Tipps, die ich von meinen Kollegen gelernt habe.
- Stellen Sie, wann immer möglich, kleinere, spezifische Fragen im Diskussionsforum. Es wird wahrscheinlicher sein, Hilfe zu generieren.
- Bevorzugen Sie Screenshots gegenüber Anhängen. JSL-Codes können Sie direkt in den Beitrag einfügen, damit die Leser sie sehen können. Achten Sie beim Bearbeiten eines Beitrags auf die Schaltfläche in der Symbolleiste. Es wird auch eher Hilfe generieren. Beispielsweise ist es unwahrscheinlich, dass ein Lesegerät auf einem mobilen Gerät einen Anhang öffnet.
Betreff: Monte-Carlo-Simulation für eine Analyseplattform (schrittweise Regression).Hallo dale_lehman
Meine Idee ist, das Ergebnis von der 'schrittweisen' Plattform im Ordner abzurufen und zu speichern. Dann ' Import mehrerer Dateien ' gesamtes Ergebnis als eine Datei.
Endlich sauber rudern durch ' P-Wert' und nach Belieben verteilen.Detail JSL wie folgt:
Clear Globals();
Clear Log();
Names Default To Here( 1 );
//Define path in and out
Path_in = Pick File( "Select file" );
If( Directory Exists( "$Desktop\Fit_Stepwise" ),
,
Create Directory( "$Desktop\Fit_Stepwise" )
);
Path_out = "$Desktop\Fit_Stepwise\";
//Run Fit model and stepwise after open datatable
dt = Open( Path_in );
For( i = 1, i <= 1000, i++,
ow = dt << Fit Model(
Y( :Y ),
Effects(
:Column 2 001,
:Column 2 002,
:Column 2 003,
:Column 2 004,
:Column 2 005,
:Column 2 006,
:Column 2 007,
:Column 2 008,
:Column 2 009,
:Column 2 010
),
Personality( "Stepwise" ),
Run,
SendToReport( Dispatch( {}, "Step History", OutlineBox, {Close( 1 )} ) )
);
dt_result = Report( ow )[Outline Box( "Stepwise Fit for Y" )][Outline Box( "Current Estimates" )][Table Box( 1 )] << Make Into Data Table;
dt_result << save( Path_out || Char( i ) || ".csv", "csv" );
ow << close window;
dt_result << Close Window;
);
dt << Close Window;
dt_result = Multiple File Import(
<<SET folder="">F\!"" ) > 0.05 ) ) << Delete Rows;
dt_result << Distribution( Stack( 1 ), Nominal Distribution( Column( :Parameter ), Horizontal Layout( 1 ), Vertical( 0 ) ) );</SET>
