JMP에서 전역 민감도 분석을 수행하려면 어떻게 합니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />여보세요. 나를 위한 포럼의 첫 번째 게시물... 저는 야생 동물 보호에 중점을 둔 연구 생태학자입니다. 일반적인 JMP 사용자가 아닌 것 같습니다. 나는 조류 개체군 역학의 복잡한 개별 기반 시뮬레이션 모델을 개발하고 테스트했습니다. 저는 현재 글로벌 분산 기반 민감도 분석이 적절한 모델 분석의 시점에 있습니다. JMP에 그러한 분석을 완료할 수 있는 도구가 있는지 궁금합니다.
저는 기본적인 통계 분석과 데이터의 그래픽 탐색을 위해 수년 동안 JMP를 사용해 왔지만 다양한 프로파일러 도구와 실험 설계 플랫폼을 처음 사용했습니다. 이러한 도구는 매우 다양한 분야(예: 식스 시그마, 의학의 임상 추적)의 요구 사항을 충족하기 위해 개발된 것 같습니다. 결과적으로 일부 용어는 내 분야의 표준과 비교할 때 상당히 생소합니다(Cariboni et al.(2007)의 첨부 문서 참조). 생태학적 모델링에서 민감도 분석은 서로 다른 매개변수가 주요 모델 결과에 영향을 미치는 정도를 이해하고 가장 영향력 있는 매개변수를 식별하기 위해 모델의 매개변수 공간에 걸쳐 매개변수 값을 체계적으로 변경하는 프로세스로 종종 설명됩니다.
프로파일러 및 DOE 플랫폼에서 이러한 유형의 분석 요소를 명확하게 볼 수 있지만 생태 모델링에 일반적으로 적용되는 민감도 분석 유형에 사용할 플랫폼/도구를 파악할 수 없었습니다(추가 첨부 파일 참조). . 특히 민감도 분석의 일반적인 매개변수 민감도 출력 유형을 얻으려면 어떻게 해야 합니까?
나는 내가 말하는 것을 설명하기 위해 이 게시물에 4개의 논문을 첨부했습니다. 저는 제가 대부분의 JMP 사용자와 다른 분석 전통에서 일하고 있고 기존 도구가 제 요구 사항을 충족할 수 있기를 바랍니다. 특히, Song et al. (2012), 먼저 스크리닝 설계(Campologo et al. 2007)를 적용하여 전역 분산 기반 민감도 분석에 포함될 매개변수 수를 제한합니다(Saltelli et al. 2010).
생태 모델링의 민감도 분석과 JMP에서 수행할 수 있는 DOE/프로파일러 유형 분석 사이의 거리를 연결하는 데 도움을 줄 수 있는 모든 사람의 도움에 감사드립니다.
진정으로,
케이시 로트
미국 조류 보호 협회
(208) 629-8705
Re: JMP에서 전역 민감도 분석을 수행하려면 어떻게 해야 합니까?@Ian님, 감사합니다. 이 질문이 토론을 일으키기를 바랍니다. 내 메시지에 첨부한 문서를 다시 읽은 후 내 관심을 표현하고 몇 가지 더 구체적으로 질문할 수 있을 것 같습니다.
첫째, 나는 Song et al. 내 원래 게시물에 첨부된 종이. 즉, 에 게시된 수정된 Morris 방법을 사용하여 시작하고 싶습니다. Campolongo et al. 2007년 계산 "요인 고정"을 목적으로 하는 기본 효과(EE) 민감도 지수, 즉 어떤 매개변수가 모델 출력에 최소한의 영향을 미치는지 찾아 다음 중 하나를 수행할 수 있습니다. 1) 모델 단순화를 통해 모델에서 제거 또는 2) 고정 범위 내 임의의 값에 있고 후속 분석에서 무시됩니다. 이런 종류의 분석을 수행하는 데 사용할 수 있는 JMP의 기능을 알려줄 수 있는 사람이 있습니까? 이 지수(EE 민감도 지수)가 JMP에서 계산될 수 있다면, 그것이 Morris 1991에 따라 계산되고 있는지 또는 Campolongo et al. 2007 또는 원본 논문과 JMP 설명서의 특정 페이지 번호 또는 섹션을 참조할 수 있는 다른 방법 집합입니다. 특히 단일 요인과 요인 그룹 모두에 대한 EE 민감도 지수를 계산하는 데 관심이 있습니다. JMP가 비슷한 작업을 수행하지만 다른 방법을 사용하는 경우 해당 방법을 찾는 데 도움이 되었으면 합니다. 다시 말하지만, 저는 이런 종류의 작업을 수행할 수 있는 JMP의 플랫폼/도구를 처음 접했습니다.
둘째, 나는 Saltelli와 동료들이 많은 논문에서 제시하고 내가 말할 수 있는 한 가장 최근에 업데이트된 Main Effect 및 Total Effect Sensitivity Indices를 사용하여 보다 자세한 분산 기반 민감도 분석을 실행하고 싶습니다. Saltelli et al. 2010년(원래 게시물에도 첨부). 변수 중요성 평가를 위해 Ian이 보낸 링크를 본 다음 해당 텍스트 내의 통계 세부 정보 링크로 이동했습니다. 이 텍스트가 Saltelli 2002를 참조하기 때문에 JMP는 이러한 인덱스의 일부 형식을 사용하는 것으로 보입니다. 기존 JMP 플랫폼/도구가 Saltelli et al.에 자세히 설명된 업데이트된 방법을 따르는지 궁금합니다. 2010. 다시 말하지만, 누구든지 JMP 문서를 탐색하여 이것을 알아낼 수 있도록 도와주시면 감사하겠습니다.
궁극적으로 저는 동료 검토 논문에 대한 민감도 분석을 수행하고 통계적 세부 사항에 대해 적절한 원본 논문을 인용할 수 있기를 바랍니다(예: Campolongo et al. 2007, Saltelli et al. 2010). 이것이 가능한지 아니면 기존 플랫폼/도구에 대한 JMP 문서를 인용하는 것이 더 적절한지 잘 모르겠습니다. 이 경우 올바른 방법을 사용하고 있으며 정확히 동일하지는 않더라도 위에 나열된 두 문서에 설명된 접근 방식과 최소한 유사하다는 것을 확인하고 싶습니다. 원본 게시물).
누구든지 이에 대해 제공할 수 있는 도움에 미리 감사드립니다.
Re: JMP에서 전역 민감도 분석을 수행하려면 어떻게 해야 합니까?불행히도, 나는 당신의 질문을 정당화할 시간이 없었습니다.
JMP가 실험에 대한 순차적 접근 방식(응답에 노이즈가 있는지 여부)을 훌륭하게 지원한다고 말하는 것이 공정하다고 생각합니다. 최종 선별 설계 이 패러다임을 약간 방해하십시오.
Song et al을 스캔하면 Sobol 방법을 언급하는 것을 볼 수 있습니다. 도움이 될까 해서 알려드리고자 변수 중요성 평가 JMP의 Profiler에서는 이 접근 방식을 사용합니다.
