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。
Re: シミュレーターのランダム ノイズこんにちはマーク、
1 つのクエリ: JMP は、モンテカルロを使用して不確実な (離散的な) 整数値を最適化できますか? ....つまり、JMP が最適化中に見つけた解ごとに、モンテカルロ シミュレーションを実行し、最良のシミュレーション結果をもたらす調整可能な入力の組み合わせを見つけます。
乾杯、
マルコ
Re: シミュレーターのランダム ノイズどういう意味 "不確かな (離散) 整数値？」 「JMP が検出する各ソリューション」とはどういう意味ですか?
あなたの質問に対する私の解釈を確認したいと思います。 最適化パスの各ポイントで JMP にシミュレーションを適用させることができるかどうかお尋ねですか? いいえ、JMP は Prediction Profiler でそれを行うことはできません。 最適化アルゴリズムとシミュレーションを実装するには、スクリプトを作成する必要があります。
予測プロファイラーは、平均応答を因子に関連付ける関数に基づいてシミュレーションを提供し、現実的なノイズを入力に注入し、無条件のノイズを応答に追加します。
Re: シミュレーターのランダム ノイズやあ、
シミュレーションの SD を決定する方法を考えました。
これに関するガイダンスはありますか？
前もって感謝します
Re: シミュレーターのランダム ノイズやあ@PYS 、
コミュニティへようこそ！
新しい投稿で助けを求めたほうがよいかもしれません。より多くのビュー (および応答) が得られるためです。 また、他のメンバーの質問とそれに対応する解決策をより適切に追跡するのにも役立ちます。
あなたの質問に答えるために、 Simulator の使用に関するいくつかの考えを次に示します。
シミュレーターを使用する場合、入力/係数にノイズを追加するか、出力にもノイズを追加するかを選択できます。 異なるオプションがあるかもしれません:
- 入力については、入力の測定精度に応じて、いくつかのバリエーションを追加できます。 入力として成分の量がある場合、計量手順の測定標準偏差を指定することはアイデアになる可能性があります (または、たとえばバッチに応じた活性物質の割合など、より多くのパラメーターを考慮することによるより一般的なバリエーション)。 温度や圧力などのプロセス パラメーターについては、これらの入力の測定/精度情報のおかげで、ある程度の変動を指定できます (たとえば、温度は 120°C に設定されていますが、+/- 2°C のランダムな変動が予想されます)。 想像できるさまざまなシナリオに適合するように、さまざまなディストリビューションが用意されています。 デフォルトでは、JMP は (デフォルトのランダム分布) 現在の因子設定での平均と、因子の範囲を 5 で割った値で推定される標準偏差を持つ正規分布。 他のタイプの要因の詳細については、こちらをご覧ください。因子のシミュレーション設定 (jmp.com)
- 応答については、測定精度によるランダム ノイズを指定することもできます。 応答に対して「ランダムノイズを追加」(または加重ノイズまたは多変量ノイズ) を選択すると、JMP はデフォルトで、この応答にリンクされたモデルの RMSE に対応する標準偏差の値を入力します。 詳細はこちら：応答のシミュレーション設定 (jmp.com)
この回答が、ニーズに合わせてシミュレーターを使用する方法を理解するのに役立つことを願っています.
これについてより正確な質問がある場合、または問題を説明するためのデータセットがある場合は、遠慮なく新しい投稿を作成してください。
Re: シミュレータのランダムノイズこんにちは@Victor_G 、
返信と投稿のヒントをありがとう:)
シミュレーターのランダムノイズやあ、
モデルの適合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。 私の質問は次のとおりです
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 ページでは、これが二乗平均平方根誤差であることがわかりましたが、実際の観点からこれをどのように解釈すればよいのかわかりません。)
2. シミュレーション時に応答の測定誤差を捕捉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標準偏差に置き換えますか、それともデフォルトのランダムノイズ値と測定誤差値を組み合わせますか（おそらくそれぞれの分散の合計を取得して平方根をとることによって）。
前もって感謝します
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