Hola a todos,
Espero que alguien de JMP pueda proporcionar una explicación sobre las diferencias/similitudes de los enfoques Simulate vs Bootstrap al evaluar las estimaciones del modelo. (JMP Pro)
Se pueden encontrar algunos enlaces a presentaciones anteriores de Discovery Summit de Gotwalt y otros. aquí , aquí , y aquí . Una diferencia clara entre los métodos es que Simulate requiere que intercambies una fórmula de columna con otra fórmula de columna, mientras que el arranque no lo requiere. Entiendo el concepto de arranque al recalcular las estimaciones de los parámetros, pero no me queda claro por qué es necesario intercambiar la columna ponderada aleatoria fraccionaria al simular los mismos datos. Vea, por ejemplo, el primer enlace anterior y la presentación correspondiente que explica este enfoque utilizando una configuración de autovalidación (en este caso estaban trabajando con resultados del DOE).
Lo que me gustaría entender mejor son los beneficios y desventajas de cada enfoque y cuándo es mejor un enfoque que otro. Tengo una tabla de datos amplia y alta donde tengo varias variables de proceso y mediciones de calidad del producto. Quiero reducir el conjunto de posibles variables del proceso que podrían estar influyendo en el resultado para darle a la producción una idea de dónde investigar. Para hacer esto, tomo la idea del factor nulo de sus presentaciones y la incluyo como una variable verdaderamente aleatoria en el modelo. Luego ejecuto un modelo GenReg muy básico en los factores y la salida Y, luego hago clic derecho en la columna de estimaciones y ejecuto la opción de arranque o simulación en las estimaciones de los parámetros.
No obtengo los mismos resultados en ambos sentidos y me gustaría entender por qué. Además, ¿es un enfoque más apropiado que otro ya que este no es un DOE?
A continuación se muestran ejemplos de los resultados en un diagrama de Pareto, donde cualquier factor que se introduzca en el modelo menos veces que el factor nulo simplemente se elimina. La primera imagen muestra los resultados del uso del método Simular, donde el factor en el extremo derecho del diagrama de Pareto es el factor nulo. De manera similar, la segunda imagen muestra los resultados usando el método Bootstrap, donde nuevamente el factor nulo está en el extremo derecho.
¿Por qué obtengo dos resultados muy diferentes para los dos métodos? ¿Es uno más "digno de confianza" que el otro? ¿Por qué debería utilizar un método en lugar del otro? ¿Es un método más robusto que el otro? Si obtiene resultados diferentes, ¿por qué JMP Pro tiene las dos opciones?
Cualquier idea sobre esto es muy apreciada.
¡Gracias!,
DS
