SimulationsexperimentIch möchte ein Simulationsexperiment durchführen, 12 Zufallsvariablen generieren, jede Variable enthält 100 Beobachtungen, sodass die Variablen einem Heterogenitätsproblem unterliegen und der Normalverteilung folgen
Das Experiment wird 10.000 Mal wiederholt.
# Ich weiß nicht, wie ich das mit JMPpro machen soll
Vielen Dank
DatentabelleSkripterstellungWindowsRe: SimulationsexperimentIch weiß nicht, was das Heterogenitätsproblem ist, aber der Rest könnte so aussehen:
dt = As Table( J( 100 * 10000, 12, Random Normal( 0, 1 ) ) );
dt << New Column( "group", formula( Floor( (Row() - 1) / 100 ) + 1 ) );
dt << runformulas;
dt:group << deleteformula;
dt << Go To( group );
dt << Move Selected Columns( To first );
Führen Sie Ihre Analyse mit der Gruppenvariablen durch.
12 Millionen zufällige normale Zahlen
Re: SimulationsexperimentZusammenfassung könnte ein guter Anfang sein
</CODE></P>
<PRE><CODE class=" language-jsl">dt = As Table( J( 100 * 10000, 12, Random Normal( 0, 1 ) ) );
dt << New Column( "group", formula( Floor( (Row() - 1) / 100 ) + 1 ) );
dt << runformulas;
dt:group << deleteformula;
dt << Go To( group );
dt << Move Selected Columns( To first );
dtsummary = dt << Summary(
Group( :group ),
Mean( :Col1 ),
Min( :Col1 ),
Max( :Col1 ),
Std Dev( :Col1 ),
Mean( :Col2 ),
Min( :Col2 ),
Max( :Col2 ),
Std Dev( :Col2 ),
Freq( "None" ),
Weight( "None" )
);
dtsummary << Graph Builder(
Size( 653, 452 ),
Show Control Panel( 0 ),
Variables(
X( :group ),
Y( :"Mean(Col1)"n ),
Y( :"Min(Col1)"n, Position( 1 ) ),
Y( :"Max(Col1)"n, Position( 1 ) ),
Y( :"Std Dev(Col1)"n, Position( 1 ) ),
Y( :"Mean(Col2)"n, Position( 1 ) ),
Y( :"Min(Col2)"n, Position( 1 ) ),
Y( :"Max(Col2)"n, Position( 1 ) ),
Y( :"Std Dev(Col2)"n, Position( 1 ) )
),
Elements(
Points(
X,
Y( 1 ),
Y( 2 ),
Y( 3 ),
Y( 4 ),
Y( 5 ),
Y( 6 ),
Y( 7 ),
Y( 8 ),
Legend( 7 )
)
)
);
Farbe!
Re: SimulationsexperimentLieber Herr Craige_Hales
Vielen Dank, dass Sie mir geholfen haben,
Ich wollte ein Simulationsexperiment machen:
Anzahl der Zufallsvariablen = 12
Die Anzahl der Beobachtungen in jeder Variablen = 100
Und diese resultierenden Variablen leiden unter dem Problem der Heteroskedastizität
# Mit der Möglichkeit, das Experiment 10.000 Mal zu wiederholen
Re: Simulationsexperiment
die Quelle:
Periodische Autoregression mit Zufallskoeffizienten (repec.org)
Re: SimulationsexperimentProbieren Sie eine Suche wie diese aus https://www.google.com/search?q=site%3Ajmp.com+Heteroskedastizität frühere Fragen zu finden, auf die es in der Community gute Antworten geben könnte. In der Google-Suche-GUI können Sie das mit tun Website: jmp.com um die Ergebnisse einzuschränken:
site:jmp.com Heteroskedastizität
Ich bin kein Statistiker. Die obigen Daten sind zufällig. Die Quelle, auf die Sie zeigen, schlägt vor, dass sich die Daten über die Jahreszeiten hinweg wiederholen sollten ... nicht völlig zufällig. Wenn 1..12 Monate des Jahres darstellt, macht es möglicherweise keinen Sinn, eine Januar-Spalte, eine Februar-Spalte, ... zu haben. Es könnte viel sinnvoller sein, eine Datumsspalte und eine Wertspalte zu haben.
| Datum |
Wert |
| 2020/01 |
7 |
| 2020/02 |
6 |
| 2020/03 |
8 |
Ich habe nachgeschlagen Heteroskedastizität und vermuten, dass Sie einen anderen Ansatz benötigen, um Ihre Zufallszahlen zu generieren, damit sie diese Eigenschaft tatsächlich aufweisen. Ansonsten ist es nur zufällig mit nichts Interessantem, aber Mu und Sigma werden zufällig normal, wie in der obigen Grafik zu sehen ist.
Nur raten und sich auf den Weg machen ... Ich denke, Sie müssten ein zufälliges Mu (normal? Uniform?) Und ein Sigma basierend auf diesem Mu generieren und dann RandomNormal (mu, Sigma) verwenden. Oder ich könnte völlig falsch liegen.
