模拟实验我想做一个模拟实验，生成12个随机变量，每个变量包含100个观测值，这样变量就受到异质性问题，并且服从正态分布
该实验重复 10,000 次。
# 我不知道如何使用 JMPpro 做到这一点
谢谢
高级统计建模视窗回复：模拟实验“如何使变量的方差异质” - 这是否意味着每列需要不同的西格玛？ 您需要 12 个随机选择的西格玛值吗？
“异方差问题” - 这是否意味着您有一个基于 mu 改变 sigma 的函数？ 还有一个选择 mu 的函数，可能是随机的？ （我没有任何专业知识，只是读了 30 秒后猜测。）
我想你会想使用嵌套的 for 循环来做到这一点。 我原来的建议太简单了。 您还可以使用列公式，但 JSL 脚本更易于管理。 嵌套循环看起来像这样
m = J( 100 * 10000, 12, 0 );
for(row=1, row<=nrows(m), row+=1,
for(col=1, col<=ncols(m), col+=1,
m[row,col] = HSD(row,col);
);
);<BR /><BR />dt = astable(m)<BR /><BR />...
您必须用您实际想要的内容编写“HSD”用户编写的函数。
您可能还想将 10000 次重复更改为 2 或 3 次重复，直到您决定分析应该做什么。 我使用了 Summary，因为它将所有 10K 分析打包到一个数据表中。 您可能想要运行一个平台 10K 次，获取一些结果，然后关闭该平台。 您不希望一次打开 10K 平台，因为 JMP 会耗尽内存。
回复：模拟实验尊敬的先生
首先，非常感谢您的帮助。
事实上，你上面的脚本很接近我想要的，
但我不知道如何使变量的方差异质。
我不知道如何修改你的脚本，例如：
随机变量数 = 12
每个变量的观测值数量 = 100
由此产生的变量正遭受异方差问题
可重复实验10,000次
问候
回复：模拟实验看看这样的搜索https://www.google.com/search?q=site%3Ajmp.com+Heteroscedasticity查找以前在社区中可能有好的答案的问题。 在谷歌搜索 GUI 中你可以这样做网站：jmp.com限制结果：
site:jmp.com Heteroscedasticitysite:jmp.com Heteroscedasticity网站：jmp.com 异方差
我不是统计学家。 上面的数据是随机的。 您指出的来源表明数据应该在各个季节有某种重复......而不是完全随机的。 如果 1..12 代表一年中的月份，那么拥有一月列、二月列……可能没有意义。 拥有日期列和值列可能更有意义。
| 日期 |
价值 |
| 2020/01 |
7 |
| 2020/02 |
6 |
| 2020/03 |
8 |
我抬头异方差性并怀疑您需要一种不同的方法来生成随机数，以便它们实际上表现出该特征。 否则它只是随机的，没有什么有趣的，但 mu 和 sigma 传递到随机法线，如上图所示。
只是猜测，并且出路......我认为你必须生成一个随机 mu （正常？均匀？），以及基于该 mu 的 sigma，然后使用 RandomNormal(mu,sigma)。 或者我可能完全错了。
回复：模拟实验
来源：
随机系数周期性自回归 (repec.org)
回复：模拟实验尊敬的先生克雷格·黑尔斯
非常感谢你对我的帮助，
我想做一个模拟实验：
随机变量数 = 12
每个变量的观测值数量 = 100
由此产生的变量正遭受异方差问题
# 可以重复实验10,000次
回复：模拟实验总结可能是一个好的开始
</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 )
)
)
);
</CODE></P>
<P><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-inline" image-alt="Color!" style="width: 812px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="Color!" style="width: 812px;"><span class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="Color!" style="width: 812px;"><img src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/41991iFA52067AFA73F318/Untitled%204%20By%20%28group%29%20-%20Graph%20Builder.png" role="button" title="Untitled 4 By (group) - Graph Builder.png" alt="Color!" /><span class="lia-inline-image-caption" onclick="event.preventDefault();">Color!</span></span><SPAN class="lia-inline-image-caption" onclick="event.preventDefault();">Color!</SPAN></SPAN><SPAN class="lia-inline-image-caption" onclick="event.preventDefault();">颜色！</SPAN></SPAN></P></LINGO-BODY><LINGO-SUB id="lingo-sub-481697" slang="en-US" mode="NONE">回复：模拟实验</LINGO-SUB><LINGO-BODY id="lingo-body-481697" slang="en-US" mode="NONE"><P>我不知道异质性问题是什么，但其余的可能看起来像这样：</P>
<P> </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 );
使用组变量进行分析。
12 million random normal numbers12 million random normal numbers1200 万个随机正态数
