模拟器中的随机噪声你好，
我想从我使用 Fit Model 中的模拟器构建的模型中模拟一些响应。 由于我只有固定因素，我想通过向响应添加随机噪声来生成模拟响应的分布。 我的问题是
1. JMP 提供的响应的默认随机噪声值究竟是多少？ （在一个帮助页面上，我看到这是均方根误差，但我不确定如何实际解释它。）
2. 模拟时如何捕捉响应中的测量误差？即我是否将默认随机噪声值替换为测量误差的标准偏差，或者，我是否将默认随机噪声值与测量误差值相结合（也许通过对每个方差求和然后求平方根？）
提前致谢
分析回复：模拟器中的随机噪声非常感谢！
回复：模拟器中的随机噪声非常感谢！
回复：模拟器中的随机噪声并注意@艾丽西亚如果您不知道：方差是相加的，标准偏差不是。 因此，如果您将批次和测量变异的估计值作为标准偏差，您必须将它们平方，相加，然后取平方根以获得模拟的 SD，如下所示@SDF1 .
回复：模拟器中的随机噪声是的，使用预测刻画器。 设置定义要模拟的条件的两个分类因子的水平。 在预测刻画器中激活模拟器。 保持因素不变。 更改模拟器中的响应信息以代表您的目的的独立随机噪声。 JMP 仅将拟合当前模型的 RMSE 作为默认值（方便）提供，但您可以输入您在其他地方确定的包含所有变异源的另一个 SD，其中一些可能未包含在您正在拟合的数据中（例如，多批次）。 现在单击右侧 Profiler 下的 Simulate 按钮。
您是否在问如何确定模拟的 SD？
回复：模拟器中的随机噪声你好@艾丽西亚,
如果您对在相同条件/配方下进行的多个批次进行了测量，那么您应该已经对批次间的差异有一个很好的估计。 此外，如果您对单个批次进行多次测量，那么您还应该估计测量系统本身的噪声。
由此，一旦有了预测公式，您就可以创建一个新的列公式，即预测公式加上以零为中心的正态分布，标准差是批次间方差的平方根加上测量方差.
它应该如下所示——我刚刚使用 Diabetes.jmp 文件创建了一个示例预测公式，然后添加了一个随机正态 (mu,sigma) 函数来添加噪声。 这将在您的预测公式中添加一个均值为 0 且标准差为 sigma 的正态分布随机数。
希望这可以帮助！，
DS
回复：模拟器中的随机噪声你好@SDF1 ，感谢您对 RMSE 的回复和解释。 我在模型中只使用分类因子，只想捕捉来自模拟器响应的噪声...... 1. 作为批次间的变化 & 2. 作为测量误差。 （见上面的注释）。
非常感谢您的评论
回复：模拟器中的随机噪声模型中只有 2 个因子，它们都是分类因子。 我基本上有一个 2x2 矩阵，其中我有 3 个组合的结果，我正在为第 4 个组合的结果建模。 在模拟第四个组合的响应时，我想在响应中添加一些噪音：
1. 来自批次间的变化（JMP 是否将其估计为 RMSE？）和
2.来自测量误差。
我的问题是..我如何在探查器 - 模拟器平台中执行此操作？ 我是否使用 RMSE JMP 估计，然后将测量误差添加到此（通过组合方差并取平方根）？
非常感谢帮助！
回复：模拟器中的随机噪声你好@艾丽西亚,
我想我明白你想做什么，但不是 100% 确定。
您知道您的因素和响应的相关矩阵吗？ 如果是这样，您可以在进行模拟时使用它来更好地估计方差等。 另外，您对因子和响应的方差或标准差有很好的估计吗？
我问是因为如果您有预测公式（保存到数据表或拟合模型报告中），您可以在探查器的红色热按钮下选择模拟器。 这将允许您修改模型因子的均值和标准差——无论是作为独立的正态噪声还是作为多元相关。 然后，您可以生成一个大型数据表，其中包含所有具有正确相关结构和噪声的模拟数据。
在回答您的问题时，RMSE 可以非常简单地解释为实际数据与估计器的标准偏差。 这是一个过于简化的解释，但它在概念上很容易理解。
对于第二个问题，这应该通过进入模型的因素的噪声来捕捉。 来自因子的噪声将转化为输出中的噪声。 同样，这将是一个估计，但如果您对因子中的噪声非常了解，并且您的模型很好，那么您应该对响应噪声有一个很好的估计。
希望这可以帮助！，
DS
回复：模拟器中的随机噪声“固定因素”是什么意思？ 它们是分类的吗？ 如果它们是连续因子，它们在实践中可能会有所不同。 如果他们这样做了，那么您也可以在模拟中包含这种变化。
JMP 从当前选择的拟合模型中为响应 SD 提供 RMSE。 假设它对于所有响应水平都是恒定的，并且独立于模型预测变量。
