シミュレーターのランダム ノイズやあ、
Fit Model のシミュレーターを使用して構築したモデルからのいくつかの応答をシミュレートしたいと考えています。 固定因子しかないので、応答にランダム ノイズを追加して、シミュレートされた応答の分布を生成したいと考えています。 私の質問は
1. JMP が提供する応答のデフォルトのランダム ノイズ値は正確には何ですか? (あるヘルプ ページで、これが 2 乗平均平方根誤差であることがわかりましたが、これを実際の用語で解釈する方法がわかりません。)
2. シミュレーション時に応答の測定誤差を取得するにはどうすればよいですか?つまり、デフォルトのランダム ノイズ値を測定誤差の std dev に置き換えるか、またはデフォルトのランダム ノイズ値を測定誤差値と組み合わせますか (おそらく、それぞれの分散の合計をとり、平方根をとることによりますか?)
前もって感謝します
分析Re: シミュレーターのランダム ノイズどうもありがとう！
Re: シミュレーターのランダム ノイズ本当にありがとう！
Re: シミュレーターのランダム ノイズそして注意事項として@アリシアご存じない方のために: 分散は相加的ですが、標準偏差はそうではありません。 したがって、標準偏差としてバッチおよび測定変動の推定値がある場合は、それらを二乗して加算し、平方根をとってシミュレーションの SD を取得する必要があります。 @SDF1 .
Re: シミュレーターのランダム ノイズはい、予測プロファイラーを使用します。 シミュレートする条件を定義する 2 つのカテゴリ因子のレベルを設定します。 予測プロファイラーでシミュレーターをアクティブにします。 要因はそのままにしておきます。 シミュレーターの応答情報を変更して、目的に合った独立したランダム ノイズを表します。 JMP は、現在のモデルをフィッティングした RMSE をデフォルト値としてのみ提供しますが (便利です)、別の場所で決定した別の SD を入力することもできます。 (例えば、複数のバッチ)。 次に、右側のプロファイラーの下にある [シミュレート] ボタンをクリックします。
シミュレーションの SD を決定する方法を尋ねていますか?
Re: シミュレーターのランダム ノイズやあ@アリシア、
同じ条件/レシピで行われた複数のバッチの測定値がある場合は、バッチ間の変動の適切な見積もりが既にあるはずです。 また、1 つのバッチで複数の測定を行う場合は、測定システム自体からのノイズの見積もりも必要です。
そこから、予測式を取得したら、バッチ間の分散の平方根に測定分散を加えたものである標準偏差で、ゼロを中心とする正規分布を予測式に加えた新しい列式を作成できます。 .
以下のようになります。Diabetes.jmp ファイルを使用して予測式の例を作成し、ランダム正規 (mu,sigma) 関数を追加してノイズを追加しました。 これにより、平均が 0 で標準偏差がシグマの正規分布乱数が予測式に追加されます。
お役に立てれば！、
DS
Re: シミュレーターのランダム ノイズやあ@SDF1さん、RMSE についての回答と説明をありがとうございます。 モデルでカテゴリ因子のみを使用しており、シミュレーターの応答から発生するノイズをキャプチャしたいだけです... 1. バッチ間の変動 & 2. 測定誤差として。 （上記の注を参照）。
コメントありがとうございます
Re: シミュレーターのランダム ノイズモデルには 2 つの因子しかなく、どちらもカテゴリカルです。 私は基本的に 2x2 の行列を持っており、3 つの組み合わせの結果があり、4 番目の組み合わせの結果をモデル化しています。 4 番目の組み合わせの応答をシミュレートするとき、応答にノイズを追加します。
1. バッチ間の変動に由来する (JMP はこれを RMSE として推定しますか?)
2. 測定誤差によるもの。
私の質問は..プロファイラー - シミュレーター プラットフォームでこれを行うにはどうすればよいですか? RMSE JMP 推定値を使用して、これに測定誤差を追加しますか (分散を組み合わせて平方根をとることにより)?
大変助かりました！
Re: シミュレーターのランダム ノイズやあ@アリシア、
私はあなたが何をしたいのか理解していると思いますが、100% 確実ではありません。
因子と応答の相関行列を知っていますか? その場合、これを使用して、シミュレーションを実行するときに分散などをより適切に推定できます。 また、因子と応答の分散または標準偏差を適切に推定していますか?
お願いしたいのは、(データ テーブルに保存されているか、モデルの適合レポート内に保存されている) 予測式がある場合は、プロファイラーの赤いホット ボタンの下にある [シミュレーター] を選択できるからです。 これにより、モデル係数の平均と標準偏差を、独立した正規ノイズまたは多変量相関として変更できます。 次に、適切な種類の相関構造とノイズを含むすべてのシミュレートされたデータである大きなデータ テーブルを生成できます。
あなたの質問に答えると、RMSE は、推定量に対する実際のデータの標準偏差として非常に簡単に解釈できます。 これは非常に単純化された説明ですが、概念的には理解しやすいものです。
2 番目の質問については、これはモデルに入る要因のノイズによって捉えられる必要があります。 要因からのノイズは、出力のノイズに変換されます。 繰り返しますが、これは推定値になりますが、因子のノイズがよくわかっていて、モデルが適切であれば、応答ノイズの推定値が適切になるはずです。
お役に立てれば！、
DS
Re: シミュレーターのランダム ノイズ「固定要因」とはどういう意味ですか? 彼らはカテゴリカルですか？ それらが連続因子である場合、実際には変化する可能性があります。 そうであれば、このバリエーションもシミュレーションに含めることができます。
JMP は、応答 SD に対して現在選択されている近似モデルから RMSE を提供します。 これは、すべての応答レベルで一定であり、モデルの予測子とは無関係であると想定されています。
