模擬器中的隨機噪聲你好，
我想從我使用 Fit Model 中的模擬器構建的模型中模擬一些響應。 由於我只有固定因素，我想通過向響應添加隨機噪聲來生成模擬響應的分佈。 我的問題是
1. JMP 提供的響應的默認隨機噪聲值究竟是多少？ （在一個幫助頁面上，我看到這是均方根誤差，但我不確定如何實際解釋它。）
2. 模擬時如何捕捉響應中的測量誤差？即我是否將默認隨機噪聲值替換為測量誤差的標準偏差，或者，我是否將默認隨機噪聲值與測量誤差值相結合（也許通過對每個方差求和然後求平方根？）
提前致謝
分析回复：模擬器中的隨機噪聲非常感謝！
回复：模擬器中的隨機噪聲非常感謝！
回复：模擬器中的隨機噪聲並註意@艾麗西亞如果您不知道：方差是相加的，標準偏差不是。 因此，如果您將批次和測量變異的估計值作為標準偏差，您必須將它們平方，相加，然後取平方根以獲得模擬的 SD，如下所示@SDF1 .
回复：模擬器中的隨機噪聲是的，使用預測刻畫器。 設置定義要模擬的條件的兩個分類因子的水平。 在預測刻畫器中激活模擬器。 保持因素不變。 更改模擬器中的響應信息以代表您的目的的獨立隨機噪聲。 JMP 僅將擬合當前模型的 RMSE 作為默認值（方便）提供，但您可以輸入您在其他地方確定的包含所有變異源的另一個 SD，其中一些可能未包含在您正在擬合的數據中（例如，多批次）。 現在單擊右側 Profiler 下的 Simulate 按鈕。
您是否在問如何確定模擬的 SD？
回复：模擬器中的隨機噪聲你好@艾麗西亞,
如果您對在相同條件/配方下進行的多個批次進行了測量，那麼您應該已經對批次間的差異有一個很好的估計。 此外，如果您對單個批次進行多次測量，那麼您還應該估計測量系統本身的噪聲。
由此，一旦有了預測公式，您就可以創建一個新的列公式，即預測公式加上以零為中心的正態分佈，標準差是批次間方差的平方根加上測量方差.
它應該如下所示——我剛剛使用 Diabetes.jmp 文件創建了一個示例預測公式，然後添加了一個隨機正態 (mu,sigma) 函數來添加噪聲。 這將在您的預測公式中添加一個均值為 0 且標準差為 sigma 的正態分佈隨機數。
希望這可以幫助！，
DS
回复：模擬器中的隨機噪聲你好@SDF1 ，感謝您對 RMSE 的回復和解釋。 我在模型中只使用分類因子，只想捕捉來自模擬器響應的噪聲...... 1. 作為批次間的變化 & 2. 作為測量誤差。 （見上面的註釋）。
非常感謝您的評論
回复：模擬器中的隨機噪聲模型中只有 2 個因子，它們都是分類因子。 我基本上有一個 2x2 矩陣，其中我有 3 個組合的結果，我正在為第 4 個組合的結果建模。 在模擬第四個組合的響應時，我想在響應中添加一些噪音：
1. 來自批次間的變化（JMP 是否將其估計為 RMSE？）和
2.來自測量誤差。
我的問題是..我如何在探查器 - 模擬器平台中執行此操作？ 我是否使用 RMSE JMP 估計，然後將測量誤差添加到此（通過組合方差並取平方根）？
非常感謝幫助！
回复：模擬器中的隨機噪聲你好@艾麗西亞,
我想我明白你想做什麼，但不是 100% 確定。
您知道您的因素和響應的相關矩陣嗎？ 如果是這樣，您可以在進行模擬時使用它來更好地估計方差等。 另外，您對因子和響應的方差或標準差有很好的估計嗎？
我問是因為如果您有預測公式（保存到數據表或擬合模型報告中），您可以在探查器的紅色熱按鈕下選擇模擬器。 這將允許您修改模型因子的平均值和標準偏差——作為獨立的正態噪聲或多元相關。 然後，您可以生成一個大型數據表，其中包含所有具有正確相關結構和噪聲的模擬數據。
在回答您的問題時，RMSE 可以非常簡單地解釋為實際數據與估計器的標準偏差。 這是一個過於簡化的解釋，但它在概念上很容易理解。
對於第二個問題，這應該通過進入模型的因素的噪聲來捕捉。 來自因子的噪聲將轉化為輸出中的噪聲。 同樣，這將是一個估計值，但如果您非常了解因子中的噪聲，並且您的模型很好，那麼您應該對響應噪聲有一個很好的估計。
希望這可以幫助！，
DS
回复：模擬器中的隨機噪聲“固定因素”是什麼意思？ 它們是分類的嗎？ 如果它們是連續因子，它們在實踐中可能會有所不同。 如果他們這樣做了，那麼您也可以在模擬中包含這種變化。
JMP 從當前選擇的擬合模型中為響應 SD 提供 RMSE。 假設它對於所有響應水平都是恆定的，並且獨立於模型預測變量。
