| 揚聲器 |
抄本 |
| 內德瓊斯 |
好的、壞的、醜陋的或獨立和依賴的協同和對抗。 |
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我是 Ned Jones。我經營著一家名為 1-alpha Solutions 的小型顧問公司。您可以在那裡找到我的聯絡方式。讓我們開始討論模擬問題。 |
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顯然，我將運行模擬，並在發現中使用 JMP...... |
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並允許你發現模型，輸入隨機變化…模型輸出隨機變化，並基於你添加到模擬器中的任何雜訊的輸入。模擬器還 |
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允許您分析... |
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在分析器中並定義它定義隨機輸入是基於您擁有的隨機輸入定義的，並且您能夠運行模擬並產生輸出表和模擬變數。 |
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接下來我想談幾種不同類型的模擬。 |
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這只是一個簡單的模擬。如果只有一個輸入和一個輸出，那麼模擬中就不會有依賴性問題。我們主要關注的是具有多個輸入的模擬。 |
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我們正在模擬，並將有一個或多個系統輸出。令人擔憂的是，可能會有 |
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輸入變數之間的依賴性。 |
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向下滾動一點，我們會看到...想談談這意味著什麼 |
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具有隨機獨立性。 |
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兩個事件 A 和 B 是獨立的，當且僅當它們的聯合機率等於它們機率的乘積。嗯，這就是我們想要的。這就是我們想要的最終結果。我要對它進行定義。換個角度來看它，等等。 |
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這樣應該會比較清楚一些。如果我們看一下 A 和 B 的交集，即事件 A 和 B，等於那個聯積，這意味著 |
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A 的機率等於給定 B 時 A 的機率，或類似地，機率...與聯合機率，但 B 的機率等於給定 A 時 B 的機率。 |
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因此 A 和 B 的發生是 |
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不受影響。 |
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B 的出現不受 A 的機率影響，反之亦然。 |
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2、4 或 6。 |
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你可以很容易地看到 |
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這 |
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A 的機率是 2 和 6 或三分之一，B 的機率是 3 和 6 或二分之一。 |
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但如果你看看 |
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A 和 B 的交集是 2。因此 A 乘以 B 的機率是 1/6 加 2，結果是 2，是唯一的結果，所以是 1/6。 |
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現在，A 的機率 |
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等於任意給定B的機率等於三分之一。如果我們觀察一下，就會意識到我們在說，好吧，B發生了，我們知道 |
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2、4 或 6，但 A 發生的機率仍有三分之一。所以我們可以看到，它仍然保持在三分之一。同樣，B 發生的機率也發生了同樣的情況。 |
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因此，A和B是獨立的。 |
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現在我扮演一個角色，看看我手邊的例子，並討論一下。我正在做的是模擬害蟲負荷 |
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以及交配的機率。 |
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我們擁有的是水果收穫人口，從這些水果收穫人口中，我們將獲得一些應用於...的文化實踐。 |
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在我們的 |
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果園格羅夫或 |
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葡萄園會出現害蟲……在採用這些耕作措施後就會出現害蟲。 |
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然後我們要收割…作物收割後，我們會進行一些人工撲殺，並估算害蟲數量。之後，我們就可以…你可以看到，我們已經 |
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冷藏庫裡會有很多害蟲。我們要把它們凍死。 |
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我們要做的最後一件事是，一旦我們將這些害蟲帶到這裡，我們將按照市場分佈將其分解，並將其分成幾個較小的部分。 |
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我們就能據此計算出交配的機率。 |
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好吧，問題在於，您可以立即看到，這些事情變得非常依賴，因為收穫群體的產出是處理 A 的輸入。處理 A 的輸出是處理 B 的輸入，依此類推，直到處理 C，直到相遇對。 |
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現在，這是一張表格，我……這是我們要使用的表格，我們就從這張表格開始。這是我們為模擬器設定的，樣本範圍是100萬到250萬個水果。我們有一個處理方案 |
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這是我們所觀察到的緩解療效的治療範圍。這是我們預期的治療人群的倖存者人數，我們有一個 |
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人口A是由此得出的結果。由此得出的人口B，我們可以看看這裡使用的公式。 |
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這裡的做法是，稍微有點不同，我把一個隨機變數放入……它會被輸入到分析器中。分析器會立即將其識別為隨機變數。所以我們在變數進入之前就對其進行了模擬。 |
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這樣，你就可以……我們可以過去了。你可以看到表格的其餘部分。我們正在過去。我們還有另一組，是經過C療法治療後的倖存者，情況也類似。 |
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然後我們有了這個分佈，其中有一個交配機率。我給你示範這個公式。它有點不同。交配機率。嗯，這只是用了一個指數函數 |
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估算交配機率，這樣你就知道發生了什麼事。我沒有在幕後對你隱瞞什麼。我們來看看吧。要開啟分析器，我們需要先進入「圖表」選單，然後進入「分析器」。 |
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好的。然後，我們將從中選擇我們感興趣的變量，這些變量具有我們感興趣的公式。所以我們將得到…我們將得到人口 A、人口 B、倖存者以及交配機率。 |
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把它們放進去，我們會說，哦哦，我們必須在這裡擴展變化，我們會說，好的。 |
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我們取得了不錯的成績。 |
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這裡的圖表非常吸引人。首先，你會在這個分析器中看到一些波浪線，如果你使用過分析器，你可能不習慣看到這樣的線條。 |
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這只是一種稍微不同的方法，讓你能了解這些事情是如何運作的， |
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在這裡做一些小調整，以便您可以更好地看到螢幕。 |
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現在我們要做的就是在分析器中開啟模擬器。我們到這裡，點擊模擬器，它會顯示 |
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這些選擇如下。我首先要做的是將模擬運行次數增加到25000次。好的。我接下來要做的是…如果我們有獨立性，我們經常使用的測試之一是 |
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我們來看一下相關性。我這裡要用到相關性。使用相關性，並設定一些相關性。首先 |
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人口，我將其稱為多元變量，您可以立即看到我們在下面得到了相關性規範。 |
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我們將在這裡設定另一個多元變量，並為治療 B 設定另一個多元變數。 |
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治療 A 的另一個多變量。現在它的作用是，採用我們之前提到的那些治療參數。 |
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並將這些置於我們彼此的多元關係中。 |
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我們還得到了最後一項，也就是行銷分佈。我不希望它是連續的，所以我要把它變成隨機的，並且讓它變成一個整數。 |
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我們將其設為整數，然後運行程序，就能看到結果了。現在，這就是……我稱之為「金髮女孩」的情況，所有零都在這裡，這意味著所有這些關係都是完全獨立的，我們可以在這裡運行我們的模擬器。 |
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並查看結果。 |
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對這些軸進行一些調整。 |
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這活過來了。請在這裡尋找。 |
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好的。 |
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現在你看到了這些結果。但我們要在這裡看到的是，我們有 |
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超過設定的限值。我把這些規範限制放回變數中，但我最關心的是交配的機率。 |
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你知道嗎，我已經即時運行過了，但結果並不完全符合預期。我們再試幾次吧。瞧！ |
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我們得到的是一對交配的機率，應該是0.5，但顯然不是。我感覺有點不對勁……哦，對了，我們試試這個，把這個問題解決掉。 |
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這將是 4 和 |
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14 |
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我們再試一次模擬。還是沒成功。嗯，這個例子不太正確，但是 |
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在前面的例子中，我這裡得到的是 0.4。也就是說，創造的速率小於時間，但我得到的機率是 |
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配對的機率為 0.15，但當你嘗試即時做某事時，有時會發生這種情況。 |
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讓我上去看看，我有一個窗口，我們可以用它來查看結果……我們可以看看這個結果。我們……這有點不同。現在你可以看到 |
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這個機率低於5%。這就是我們的目標。 |
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在這個東西裡，在這個模擬中。如果我們繼續運行這些模擬，你會看到它們在上下波動，保持在 0.5 以下，所以 |
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交配機率大於 1.5 的機率不到 5%。 |
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現在，我再說一遍，這有點像「金髮女孩」情景，因為我們假設所有這些關係都是獨立的。我可以給你們舉個例子，其中有一個 |
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拮抗和協同。所以我先來談談第一個，在這個例子中， |
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關係是相互對立的。現在，當你…如果你正在創建一個這樣的例子來運用它，你做不到，至少我沒能把一切都變得消極。如果你注意到，我把這兩個都看作是正面的。 |
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這要求矩陣是正定的。如果你把…如果你把這些都設為零，它就不會變成正定的，但我們可以再次執行那個模擬。你可以看到… |
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你可以看到，這些帶有負值的模擬結果確實讓情況變得非常非常有吸引力。我們得到的利率非常非常低… |
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我們有…我們有1.，0.15的配對機率，這樣你就能看到效果了。我真正想展示的是這個 |
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相關規範，下面是相關矩陣，也就是你指定的協方差矩陣。現在我們來看另一個，如果它是正值，我們就看它。 |
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我們這裡有一個正相關的例子。你可以看到我在這裡。我在這裡說過。現在，我並沒有真正英勇地將這些相關性提高到很高的程度。 |
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我盡量把它們控制得比較低，這樣比較符合實際，畢竟這是生物數據。我們可以再次運行這些模擬，你很快就會發現，我們已經超過了5%的比率，也就是說… |
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這裡有很多值得關注的地方等等。如果你…如果大多數時候，這些類似的模擬都沒有考慮變數之間的相關性，那就有點像是蒙住眼睛說「我沒看到這個」之類的。但實際上 |
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如果有的話，如果存在相關關係，而且很可能存在，因為其中一個輸出是下一個過程的輸入， |
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因此必須很好地依賴，並且依賴關係是什麼，估計這些相關性在大多數情況下將是一項艱鉅的任務。 |
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這個領域的工作是基於研究論文完成的，因此不同類型的治療之間沒有相關性。 |
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但對這些有所估計是件好事，值得擁有。下一步是向你們展示我們還能做些什麼。我們可以建立一個表格。如果我們創建了這個表格，然後… |
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好吧，我們先創建這個表格，我會把表格裡所有配對的資訊都高亮出來。然後我會 |
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做一個分析分佈。 |
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運行所有這些，然後說，好的。現在我們得到了所有這些大分配，填滿了 |
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紙上。但我們能做的是，我們可以進入並選擇這些超出我們 |
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限制在這裡。我們可以重點介紹這些，當你回顧時，你會發現緩解措施、正在發生的事情等等，這些資訊非常有幫助。是什麼影響了這些事情 |
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很大程度上。首先，我們最初的人口，這是基於我們在現實生活中看到的情況，隨著人口的增長， |
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當我們擁有大量的水果種群時，我們的系統往往會出現故障， |
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治療方案A等等。所以我認為最有趣的是，如果我們回顧一下，看看市場分佈， |
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如果我們將它們推出去，如果我們要求當貨物進入該國時，行銷分銷必須將這些貨物分成更小的批次進行分發，那麼配對的機率幾乎為零。 |
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有了這些例子等等，我想繼續提問。不過，我最後再說一句。我想到了喬治·博克斯。 |
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幾年前他參加過我們的會議。他說的兩句話很有意思。他說：“不要愛上模特兒。” |
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他也說：「所有模型都是錯的，但有些模型是有用的。」我希望這些資訊和例子能給大家一些思考，在進行需要考慮變數之間關係的模擬時，能夠有所啟發。謝謝。 |
